5

Có nhiều nền tảng chatbot với NLP, chẳng hạn như:

Chúng tôi đã đánh giá các nền tảng bot đáng chú ý nhất để xây dựng các chatbot để hỗ trợ khách hàng và ngành dịch vụ. Cuối cùng, Dialogflow và Rasa đứng đầu trong danh sách ưu tiên của chúng tôi.

Bài viết này đề cập đến sự khác biệt giữa Dialogflow và Rasa và giúp bạn hiểu nên chọn cái nào.

Hộp thoại

Dialogflow là một sản phẩm thuộc sở hữu của Google. Họ đã phát triển các công nghệ tương tác giữa người và máy tính dựa trên các cuộc hội thoại ngôn ngữ tự nhiên.

Dialogflow là một sản phẩm nguồn đóng hoàn chỉnh với API và giao diện web. Dialogflow trước đây được gọi là api.ai và được  Google mua lại vào năm 2016.

Rasa

Rasa là một công cụ Machine Learning mã nguồn mở dành cho các nhà phát triển và nhóm sản phẩm để mở rộng các bot ngoài việc trả lời các câu hỏi đơn giản.
Rasa đi kèm với Rasa NLU và Rasa Core. NLU xử lý các ý định và thực thể trong khi Core xử lý các đối thoại và thực hiện.

Hộp thoại so với Rasa: Sự khác biệt chính

Trước hết, chúng tôi thấy Dialogflow siêu dễ sử dụng. Hầu hết mọi thứ đều có sẵn trong giao diện người dùng và bạn có thể tạo bot mà không cần viết dù chỉ một dòng mã. Hộp thoại cung cấp mọi thứ từ Thực thể, Ý định, Đào tạo, Phân tích, Lịch sử, đến Tích hợp. Chúng có sẵn trong giao diện người dùng. Nó giống như một dịch vụ đầy đủ sẵn sàng để sử dụng. Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp thay thế Dialogflow, thì Rasa là một lựa chọn tốt.

Ngược lại, bạn sẽ phải xây dựng mọi thứ trên đỉnh Rasa. Ngoài ra, nó yêu cầu phát triển Python để tùy chỉnh bot.

Dự án cung cấp giao diện người dùng ở Rasa

Articulate
UI Rasa

Hộp thoại đáp ứng nhu cầu của mọi người và nó được khái quát hơn. Trong Rasa, bạn có thể tùy chỉnh bot và nó yêu cầu phát triển Python. Gói miễn phí và trả phí có sẵn trong cả hai.

Làm cách nào để di chuyển từ Dialogflow sang Rasa?

Di chuyển từ Dialogflow sang Rasa rất dễ dàng. Dialogflow cung cấp một cách để xuất tác nhân trong các tệp zip. Sau đó, bạn có thể đào tạo Rasa NLU bằng cách sử dụng cùng một dữ liệu được tải xuống. Sau đó, sửa đổi URL API để trỏ đến máy chủ Rasa NLU.

Hướng dẫn chi tiết có sẵn ở đây .

Phần kết luận

Chúng tôi muốn kiểm soát nhiều hơn đối với việc tùy chỉnh, vì vậy chúng tôi đã tiếp tục với Rasa để xây dựng các bot tùy chỉnh của chúng tôi. Đối với các bot và khách hàng cơ bản đã sử dụng Dialogflow, chúng tôi đã thêm hỗ trợ để tích hợp dòng hội thoại dễ dàng .

Làm thế nào để bạn đánh giá Dialogflow so với Rasa và tại sao? Cho chúng tôi biết trong các ý kiến ​​dưới đây; chúng tôi rất mong nhận được hồi âm từ bạn.

|