В чем разница между Dialogflow Bot framework и Rasa NLU Bot framework?

Я думаю, что могу ответить на это без каких-либо предубеждений, при условии, что сверхурочные ответ будет устаревать по мере развития двух служб.

версия Cliffnotes:

Dialogflow полный закрытый исходный продукт с полнофункциональным API и графический веб-интерфейс. Rasa (NLU + Core) - это библиотеки python с открытым исходным кодом, требующие немного более низкого уровня разработки. Оба пытаются абстрагироваться от некоторых трудностей работы с машинным обучением, чтобы построить бота.

на момент написания этого, однако, вот мое сравнение:

DialogFlow

• является в основном полным инструментом для создания чата-бота. В основном полный смысл, что он делает почти все, что вам нужно для большинства чат-ботов.
• в частности, он может обрабатывать классификацию намерений и сущностей. Он использует то, что он называет контекстом для обработки диалога. Это позволяет веб-крючки для выполнения.
• один дело это не имеет, что часто желательно для чатботов в конце руководства пользователя.
• он имеет надежный API, который позволяет определять сущности/намерения/и т. д. Либо через API, либо через их веб-интерфейс.
• ранее известный как API.ai до приобретения Google.
• данные размещаются в облаке и любое взаимодействие с API.ai требует облачных коммуникаций.
• нельзя эксплуатировать дальше помещение.

Rasa NLU + Core

• чтобы приблизиться к тому же уровню fucntionality, что и Dialogflow, вы должны использовать как Rasa NLU, так и Rasa Core. Rasa NLU обрабатывает проекты / намерения / сущности, в то время как Rasa Core обрабатывает диалог и выполнение.
• Rasa не предоставляет полный графический интерфейс с открытым исходным кодом, оставляя большинство ваших взаимодействий с NLU в JSON или markdown. И Rasa Core требует прямой разработки python для настройки вашего бот.
• также напрямую не предлагает никакого управления информацией о пользователе.
• команда Rasa не предоставляет хостинг (по крайней мере, за пределами своих корпоративных предложений), и вы будете нести ответственность за хостинг и, следовательно, владение данными.
• может эксплуатироваться в помещении.

Что касается других фреймворков с открытым исходным кодом, я бы сказал, что очень вероятно, что большинство фреймворков chatbot прямо сейчас построены на различных инструментах с открытым исходным кодом, с некоторыми проприетарными дополнениями. Таким образом, вы всегда можете начать с инструментов с открытым исходным кодом нижнего уровня, таких как MITIE или ошалевший.

обновление:

группа Smart Platform (членом которой я являюсь) недавно выпустила продукт между Rasa NLU/Core и Dialogflow под названием сформулируй.

Articulate-полнофункциональная платформа ботов, основанная на Rasa NLU, которая позволяет создавать естественный язык Агенты без усилий.

• использует Rasa NLU для понимания и пользовательского кода на основе контекста для диалога. Это делает его работу ближе к тому, как Dialogflow делает, чем Rasa Core.
• HTTP API для создания намерений, сущностей и взаимодействия с агентами.
• GUI похож на Dialogflow, который является полностью открытым исходным кодом.
• данные и интерфейс могут быть размещены в облаке или в помещении.