NLUの観点からは、Snips CTOによって公開された benchmark によると、snips_nluとrasa_nlu（Spacyを内部に持つ）のパフォーマンスは非常に優れており、ほぼ同じです。
今日の時点で、次の項目のいずれかを気にする場合は、おそらくRasaの方が適しています。
- 使用の準備：Rasaコアは、一般的なクラウドソリューションのドロップイン代替品を提供します。 rasaを介してトレーニングされたモデル、または置き換えたいサービスからダウンロードされたモデルを使用して、ローカルホスト上で独自のサーバーをスピンするのに数分かかります。
- 言語の多様性：Snipsは現在 6言語 をサポートしていますが、Rasa 9 。ただし、一部の言語はSnipsにのみ存在するため、実際には現在のニーズに要約されます。
これらの項目があなたに何の違いももたらさない場合、あなたは素晴らしい場所にいます：私の提案は Chatito でデータセットを準備し、2つのライブラリのどちらがあなたの特定のデータを最もよく学習するかを自分でテストすることです。