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DialogflowボットフレームワークとRasa nluボットフレームワークの違いは何ですか？

DialogflowボットフレームワークとRasa nluボットフレームワークの違いは何ですか？NLPサポートのある市場で利用可能な他のオープンソースフレームワークはありますか？

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balaji

偏りなくこれに答えることができると思います。2つのサービスが進化するにつれて、時間外に答えが時代遅れになることを考えると。

クリフノートバージョン：

Dialogflowは、完全に機能するAPIとグラフィカルWebインターフェイスを備えた完全なクローズドソース製品です。 Rasa（NLU + Core）は、オープンソースpython少し低レベルの開発を必要とするライブラリです。どちらも、チャットボットを構築するためにMachine Learningで作業する難しさの一部を抽象化しようとします。

しかし、これを書いている時点で、ここに私の比較があります：

DialogFlow

  • チャットボットを作成するためのほとんど完全なツールです。ほとんど完全な意味は、ほとんどのチャットボットに必要なほぼすべてを実行することです。
  • 具体的には、インテントとエンティティの分類を処理できます。コンテキストと呼ばれるものを使用して、ダイアログを処理します。フルフィルメント用のWebフックを許可します。
  • チャットボットにしばしば望まれるのは、エンドユーザー管理の何らかの形です。
  • APIを使用するか、Webベースのインターフェースを使用してエンティティ/インテントなどを定義できる堅牢なAPIを備えています。
  • Googleに買収される前は、以前はAPI.aiとして知られていました。
  • データはクラウドでホストされ、API.aiとのやり取りにはクラウド関連の通信が必要です。
  • オンプレミスでは操作できません。

Rasa NLU + Core

  • Dialogflowと同じ機能レベルに近づけるには、Rasa NLUとRasa Coreの両方を使用する必要があります。 Rasa NLUはプロジェクト/インテント/エンティティを処理し、Rasa Coreは対話とフルフィルメントを処理します。
  • Rasaは、JSONまたはマークダウンでNLUとのやり取りのほとんどを残す完全なオープンソースGUIを提供しません。 Rasa Coreでは、ボットをカスタマイズするために直接python開発を必要とします。
  • また、いかなる種類のユーザー情報管理も直接提供しません。
  • Rasaチームはホスティングを提供していません（少なくともエンタープライズサービス以外）。データのホスティングと所有権についてはお客様が責任を負います。
  • オンプレミスで操作できます。

他のオープンソースフレームワークに関しては、現在のほとんどのチャットボットフレームワークは、独自のアドオンを備えたさまざまなオープンソースツール上に構築されている可能性が非常に高いと言えます。そのため、 [〜＃〜] mitie [〜＃〜] または spaCy のような下位レベルのオープンソースツールからいつでも開始できます。

更新：

Smart Platform Group（私はメンバーです）は、Rasa NLU/CoreとDialogflowの間で Articulate と呼ばれる製品を最近リリースしました。

Articulateは、Rasa NLUに基づいたフル機能のボットフレームワークであり、自然言語エージェントを簡単に構築できます。

  • Rasa NLUを使用して、ダイアログの理解とカスタムコンテキストベースのコードを使用します。これにより、DialogflowがRasa Coreよりも近く動作します。
  • インテント、エンティティを作成し、エージェントと対話するためのHTTP API。
  • 完全にオープンソースのDialogflowに似たGUI。
  • データとインターフェイスは、クラウドまたはオンプレミスでホストできます。
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Caleb Keller

ダイアログフロー：

インストールなし、すぐに開始

使いやすい、非技術者もボットを構築できます

クローズドシステム

ボットを構築するためのWebベースのインターフェース

データはクラウドでホストされます

サーバーまたはオンプレミスでホストすることはできません

Google Assistant、Skype、Slack、Fbメッセンジャーなどとすぐに統合可能

ラサ：

複数のコンポーネントのインストールが必要です

技術知識が必要

Githubで利用可能なオープンソースのコード

インターフェイスは提供されません。JSONまたはマークダウンファイルを記述します

ホスティングは提供されていません（少なくとも無料版では）サーバーでホストしてください

すぐに統合できない

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ソース： https://www.kommunicate.io/blog/dialogflow-vs-rasa-which-one-to-choose/

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Devashish Mamgain

最も重要な違いは、Rasaの場合、NLU、NLP、およびNLG全体が内部で発生しないことです。オープンソースです。あなたは上司です。 Dialogflowの場合、すべての機能がありますが、ダイアログトランザクションが発生するたびにデータをクラウドサービスに送信する必要があります。また、一部のサービスプロバイダーでは、1日あたりのダイアログの数に制限があります。

ただし、Dialogflowは完璧で、使いやすく、モデル化も簡単です。

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Karthik Sunil