wit.aivsapi.aivsluis.ai
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║ wit.ai vs api.ai vs luis.ai ║
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║ S.No ║ Wit.ai ║ Api.ai ║ Luis.ai ║
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║ 1 ║ Wit.ai API is completely free ║ Api.ai Has a paid enterprise option ║ LUIS is in beta and free to use ║
║ ║ with no limitations on ║ which allows for this to be run on a ║ 10K transactions per month ║
║ ║ request rates. ║ private cloud internally and more ║ and up to 5 requests per second ║
║ ║ ║ from their services team., After google ║ for each account. ║
║ ║ ║ acquisition they are providing free ║ ║
║ ║ ║ services by integrating google cloud ║ ║
║ ║ ║ services. ║ ║
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║ 2 ║ Provides a Nice combination ║ Speech to Text and Text to Speech ║ LUIS uses machine learning ║
║ ║ of both voice recognition and ║ capabilities, along with machine ║ based methods to analyze ║
║ ║ machine learning for developers. ║ learning. ║ sentences. To perform machine ║
║ ║ ║ ║ learning, LUIS breaks an ║
║ ║ ║ ║ utterance into "tokens". ║
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║ 3 ║ Has two main elements to it ║ Support of Intents, Entities, actions ║ Supports Intents, Entities ║
║ ║ that you set up within your ║ and one key focus area is its “Domains”. ║ and actions. ║
║ ║ app – intents and entities. ║ ║ ║
║ ║ Actions are separated to ║ ║ ║
║ ║ use as a combined operations. ║ ║ ║
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║ 4 ║ Has pre-build entities like ║ Has pre-build entities like @sys.date, ║ Has pre-build entities ║
║ ║ temperature, number, URLs, ║ @sys.color, @sys.unit-currency… etc. ║ builtin.intent.alarm, ║
║ ║ emails, duration… etc. ║ ║ builtin.intent.calendar, ║
║ ║ ║ ║ builtin.intent.email… etc. ║
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║ 5 ║ Doesn’t have integration module ║ Has integration module to connect ║ Has integration to Microsoft ║
║ ║ to directly communicating with ║ directly to Facebook messenger and ║ Azure and other services, can be ║
║ ║ Facebook messenger or other ║ other messenger api’s. Has support for ║ deployable in any supported ║
║ ║ messenger APIs. but has web ║ deploying in to heroku server, enterprise ║ servers. ║
║ ║ service api to hook services. ║ paid environment. ║ ║
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║ 6 ║ Early in 2015, joined Facebook ║ Created by a team who built personal ║ LUIS was introduced together with ║
║ ║ and opened up the entire platform ║ assistant app for major mobile platforms ║ Microsoft Bot Framework and Skype ║
║ ║ to be free for both public and ║ with speech and text enabled conversations. ║ Developer Platform which can be ║
║ ║ private instances. ║ acquired by google (sept 2016). ║ used to create Skype Bots. ║
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║ 7 ║ Wit.ai API for developers of iOS, ║ Api.ai has SDKs for Android, iOS, ║ LUIS allow building applications ║
║ ║ Android, Node.js, Raspberry Pi, ║ the Apple Watch, Node.js, Cordova, ║ by using the LUIS web interface. ║
║ ║ Ruby, Python, C, Rust and ║ Unity, C#, Xamarin, Windows Phone, ║ No coding needed other than the ║
║ ║ Windows Phone. It even ║ Python and JavaScript. It also can be ║ ability to interpret and use the ║
║ ║ has a JavaScript plugin for ║ integrated with Amazon’s Echo and ║ returned JSON in application. ║
║ ║ front end developers. ║ Microsoft’s Cortana. ║ It is also possible to use the ║
║ ║ ║ ║ LUIS REST API for ║
║ ║ ║ ║ automation of applications. ║
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Update：API.AIはDialogflowになりました。 詳細はこちら
この blogpost には、Luis、Wit.ai、Api.ai、Amazon Alexa、およびIBM Watsonサービスの非常に優れた分析と比較があります。また、そもそも会話型ボットを構築する理由と、それに伴ういくつかの課題についての素晴らしい背景があります。 YumiBot （アプリ開発の価格見積りを提供するボット）の背後にいる人々によって書かれています。
一般的な要点は、Wit.aiおよびLuisが最適な場合ですあなたは実験していて、ただ何かを無料で手に入れたいだけです。 Api.aiは優れたサービスとユーザーエクスペリエンスを備えていますが、無料ではありません。 IBM Watsonと同じです。後者は企業の仕事のためにもっと価格がかかりました。 AlexaのAPIは優れていますが、Alexaでのみ動作します（ただし、巨大なユーザーベースを持っていることは悪いことではありません）。
また、1つのプロバイダーに頼りすぎないようにアドバイスしています。
モデルに必要なすべてのデータを構造化された方法で独自のコードリポジトリに保存することをお勧めします。そのため、後でモデルを最初から再トレーニングしたり、必要に応じて言語理解プロバイダーを変更することもできます。会社がサービスを停止し、完全に準備が整っていない状況になりたくないだけです。 Parseを覚えていますか？
これが少しでも役立ったことを願っています！選択をする最良の方法は、これらのサービスを試してみることです。それらの多くが開発中および機能の追加/価格設定モデルの変更中にまだ重いので、特定のユースケースでそれらを試してみて、どれが最も必要な場所に到達できるかを確認する必要があります。
最近、 7つのNLU API対応サービスの評価調査を公開 ：API.ai、Amazon Lex、Microsoft LUIS、IBM Watson Conversation、wit.ai、Recast.ai、およびSnips.ai。
調査結果の概要：
- IBM Watsonインテント検出は、特に小規模なトレーニングデータセットで最適なものです（ただし、2000以上のサンプルでトレーニングされた場合、違いは区別できません）。
- API.AIは無料です。十分な大きさのトレーニングセットでのパフォーマンスは、IBM WatsonおよびMicrosoft LUISに匹敵します。
- テストでは、Microsoft LUISは他のMicrosoft LUISよりも大幅に高速に動作します。 wit.aiは、上記の3つよりもパフォーマンスと応答時間が多少劣りますが、無料であり、最高の言語カバレッジ（約50言語）を提供します。
- Amazon Lexには非常に厳しいAPI制限があります（トレーニングセットのサイズは200Kシンボルに制限されていますが、マルチインテントアシスタントの良好なインテント検出品質に到達するには不十分な場合があります。データセットの準備。
この質問の1つの側面は、これらのツールが自然言語を理解するのにどれほど効率的かということです。私たち（フランスのAI企業、Snips）が最近公開したベンチマークでは、Alexa（Amazon）、SiriKit（Apple）、Luis（Microsoft）、およびAPI.ai（Google）の組み込み自然言語エンジンをテストしました。
「ランチミーティングに行くことができるサラダバーを見つける」、「6人でタクシーを注文する」、その他326のクエリなど、自然なクエリを理解する能力をテストしました。
全体的な結論は、すべてのソリューションが不完全であるということです。
より正確には、それらはすべて、応答に同様のレベルのノイズ（60％〜90％の精度）を持っていますが、サポートできる言語の幅には大きな違いがあります。この観点からすると、Luisのパフォーマンスは最も低くなります。テストしたすべてのユースケースで、クエリの14％未満しか理解できませんでした。 API.aiのパフォーマンスは向上していますが、信頼性はそれほど高くありません。ユースケースに応じて、テストしたクエリの0〜80％を認識します。最高レベルのリコールは、Alexa（42％および82％のリコール）およびSiri（61％のリコール）で観察できます。
詳細、およびこれらの結果の背後にある生データは、ブログ投稿で見つけることができます Benchmarking Natural Language Understanding Systems
柔軟性と開発者であるというあなたの質問の最後の部分に答えます。IMOは最終的にこれらのプラットフォームであなたが探しているものになります。
NodeJSまたは.Netを使用している開発者の場合、LUIS.aiには豊富なライブラリと適切に定義されたコードスニペットがあり、まともなボットをかなり迅速に起動するための例があります。意図とエンティティの認識はグーグルと比較して少し下ですが、Microsoft Shopなら、O365、Teams、Skype、Cortanaなどへのワンクリック統合がたくさんあります。LUIS.aiの短所は彼らのサービスのようですこれを書いている時点では、LUIS.ai Webサイトは接続を拒否する機能を果たしておらず、Cortana統合が機能していない1週間以上が経過しています。そのため、プラットフォームはまだ開発中です。
Api.aiは、純粋なNLUの観点からすると、Luis.aiよりも優れており、フォローアップの意図は非常に簡単に設定でき、音声プライミングはLuis.aiよりもはるかに優れています（音声プライミング後でも）。接続性とボットを構築するためのAPIは、MSBotベースのチャットボットを構築するよりも少し複雑です。
注目を集めているもう1つのプラットフォームのオープンソースプラットフォームは、RASA NLUです。 https://rasa.com/ 。比較すると、エンティティの認識とランキングは大規模なデータセットのやや大ざっぱなものですが、オープンソースであり、手を汚したい場合は、GitHubプラットフォームをフォークして改善することができます。
純粋な開発の観点から見ると、MSプラットフォームでチャットボットを（luis.aiまたはqnamaker.aiを使用して）簡単に飛ばすことができますが、プラットフォームの安定化に取り組んでいるときに課題に備えることができます。
-Kartik
私の意見では、ルイスはより堅牢で、さまざまな言語のエンティティを抽出できます。私はapi.aiでテストしましたが、オランダ語はうまくいきませんでした。英語のみが必要な場合は、いずれか1つでも構いませんが、より多くの言語をサポートする必要がある場合は、1つのサービスにこだわる前にそれらの言語もテストしてください。 Bing Speech to Textは大丈夫ですが、より堅牢なソリューションを得るには、音声とノイズを除去する別のMicrosoftサービスが必要になると思います。
DialogFlowを使用していましたが、LUISに切り替えました。どうして？ DialogFlowでDetectIntentを呼び出すと、選択したインテントとその信頼レベルでJSONを取得できますが、各インテントの信頼レベルでインテントのリストを取得する必要があるためです。 wit.aiとapi.aiでも同じことが起こります。
一方、LUISは応答としてインテントのリストを提供します。そうすれば、自分の側でさらに処理を適用できます。
これは、「カイロへのフライトの予約」を検索するときのLUISの例です（LUISの例の一部）。
{
"query": "Book me a flight to Cairo",
"topScoringIntent": {
"intent": "BookFlight",
"score": 0.9887482
},
"intents": [
{
"intent": "BookFlight",
"score": 0.9887482
},
{
"intent": "None",
"score": 0.04272597
},
{
"intent": "LocationFinder",
"score": 0.0125702191
},
{
"intent": "Reminder",
"score": 0.00375502417
},
{
"intent": "FoodOrder",
"score": 3.765154E-07
},
],
"entities": [
{
"entity": "cairo",
"type": "Location",
"startIndex": 20,
"endIndex": 24,
"score": 0.956781447
}
]
}
一方、DialogFlowの図を作成するUIは、LUISで得られるものよりもはるかに強力です。