nlp - Dialogflow 机器人框架与 Rasa nlu 机器人框架有什么区别？

Question

Dialogflow 机器人框架与 Rasa nlu 机器人框架有什么区别？市场上还有其他支持 NLP 的开源框架吗？

Answer 1

我认为我可以毫无偏见地回答这个问题，因为随着时间的推移，随着这两项服务的发展，答案将会变得过时。

Cliffnotes 版本:

Dialogflow is a complete closed source product with a fully functional API and graphical web interface. Rasa (NLU + Core) are open source python libraries that require slightly lower level development. Both try to abstract some of the difficulty of working with Machine Learning to build a chatbot.

在撰写本文时，这是我的比较:

DialogFlow

• 是一个用于创建聊天机器人的基本完整的工具。基本完整意味着它几乎可以完成大多数聊天机器人所需的一切。
• 具体来说，它可以处理意图和实体的分类。它使用所谓的上下文来处理对话。它允许网络钩子(Hook)来实现。
• 聊天机器人通常不具备某种形式的最终用户管理功能。
• 它具有强大的 API，允许您通过 API 或基于网络的界面定义实体/意图等。
• 在被 Google 收购之前，以前称为 API.ai。
• 数据托管在云端，与 API.ai 的任何交互都需要与云相关的通信。
• 无法在本地操作。

Rasa NLU + 核心

• 要达到与 Dialogflow 相同水平的功能，您必须同时使用 Rasa NLU 和 Rasa Core。 Rasa NLU 处理项目/意图/实体，而 Rasa Core 处理对话和实现。
• Rasa 不提供完整的开源 GUI，使您与 NLU 的大部分交互都以 JSON 或 Markdown 形式进行。 Rasa Core 需要直接 Python 开发来定制您的机器人。
• 也不直接提供任何类型的用户信息管理。
• Rasa 团队不提供托管(至少在其企业产品之外)，您将负责托管以及数据的所有权。
• 可以在本地操作。

就其他开源框架而言，我想说，现在大多数聊天机器人框架很可能都是基于各种开源工具构建的，并带有一些专有的附加组件。因此，您始终可以从较低级别的开源工具开始，例如 MITIE或spaCy .

更新:

智能平台小组(我是其中的成员)最近发布了一款介于 Rasa NLU/Core 和 Dialogflow 之间的产品，名为 Articulate .

Articulate is a full-featured bot framework, based on Rasa NLU, that lets you build Natural Language Agents effortlessly.

• 使用 Rasa NLU 来理解和自定义基于上下文的对话代码。这使得它的工作方式比 Rasa Core 更接近 Dialogflow。
• 用于创建意图、实体以及与代理交互的 HTTP API。
• 与完全开源的 Dialogflow 类似的 GUI。
• 数据和界面可以托管在云端或本地。