Blue hex with line

Botpress vs. Rasa

Ringkasan Singkat

NLU kami termasuk kategori few-shots. Tidak membutuhkan banyak data, terkadang 10 contoh untuk satu intent sudah cukup. Ini berdampak langsung pada kecepatan pelatihan, dan yang lebih penting, seberapa cepat Anda bisa mengujinya ke pengguna nyata. Ini adalah hambatan besar bagi pengembang yang baru mulai. Jika Anda butuh 100 contoh per intent hanya untuk memulai, akan sulit membuat bukti konsep yang solid untuk dikembangkan lebih lanjut. Dengan platform kami, Anda bisa menyelesaikannya jauh lebih cepat.

Comparison icons for Botpress and Dialogflow chatbot platforms, with Botpress logo on the left and Dialogflow logo on the right.

Perbandingan Utama Botpress dan Rasa

Membandingkan platform chatbot memang sulit karena ringkasan singkat tentang apa yang mereka lakukan seringkali tampak serupa. Baik produk Rasa maupun Botpress menggunakan NLP, menawarkan integrasi, dan memiliki model open-source.
Perbedaan utama antara Botpress dan Rasa bukan pada apa yang mereka lakukan, melainkan bagaimana mereka melakukannya. Berikut kami uraikan area utama di mana penawaran kami berbeda dari Rasa.

White connected dots forming a network icon inside a blue hexagon.

Botpress

Chat bubble icon with a small speech bubble inside.

Rasa

Perlu pengalaman data sains?
Rendah
Tinggi
Berbasis aturan atau AI?
Keduanya
Hanya AI
Waktu konfigurasi (Perkiraan)?
Minggu
Bulan
Antarmuka visual?
Ya
Tidak
Tim pengembang chatbot?
Pengembang dan desainer percakapan
Tim besar diperlukan (data scientist, ahli ML, pengembang, desainer percakapan, dll.)
Versi gratis?
Ya (Open Source)
Ya (Open Source)
Blue hex with line

Botpress vs. Rasa

Implementasi

Botpress Conversation Studio adalah lingkungan desain visual yang dibuat untuk membantu Anda membangun chatbot dengan cepat dan mudah. Dengan Botpress, Anda bisa mulai membangun dalam waktu kurang dari satu menit. Botpress adalah platform end-to-end untuk membuat chatbot, menggunakan editor flow visual yang kuat.

Sudah dilengkapi dengan praktik terbaik agar Anda bisa membangun dengan benar, namun Anda juga bisa menulis logika khusus. Jika terjadi kesalahan, Anda dapat menggunakan Emulator Window bawaan untuk men-debug percakapan dan memperbaiki error.

Rasa mengandalkan eksekusi command line dan tidak memiliki alat visual sebanding untuk pengguna non-teknis. Antarmukanya lebih rumit dan bergantung pada “stories” yang tidak dapat divisualisasikan.

Kecuali Anda benar-benar paham saat mengonfigurasi, membangun dan menerapkan chatbot bisa menjadi tantangan. Untuk men-debug chatbot Rasa, Anda mungkin harus keluar dari lingkungan & alur kerja pengembangan Rasa.

Illustration of a web browser window with HTML code snippets and icons for settings and coding.
Illustration of a microchip with blue and white nodes connected by white circuit lines on a dark square background.
Blue hex with line

Botpress vs. Rasa

Teknologi
Botpress NLU vs Rasa NLU

Rasa banyak berinvestasi waktu dan tenaga dalam riset NLU mereka, sehingga modelnya sangat bisa dikustomisasi dan dikonfigurasi. Sekilas ini terdengar bagus, namun pada kenyataannya, pengguna harus selalu memantau perubahan pada model dasarnya. Bahkan, terkadang perlu membangun ulang chatbot ketika kemajuan teknologi membuat konfigurasi model lama tidak lagi cocok.

Di Botpress, kami fokus mengelola dan meningkatkan mesin NLU kami agar tetap relevan dalam jangka panjang. Chatbot Anda tetap berjalan meski kami melakukan perbaikan di belakang layar, sementara analitik mendalam kami membantu Anda melihat dampaknya pada percakapan.

Botpress Core vs Rasa Core

Selain itu, manajemen dialog di Rasa dan Botpress dilakukan dengan cara yang cukup berbeda. Karena Rasa digerakkan oleh kecerdasan buatan (AI), percakapan bisa menjadi tidak terduga. Dan seperti yang sudah dijelaskan di atas, sulit untuk memvisualisasikannya. Botpress berusaha menawarkan yang terbaik dari kedua dunia, menggunakan AI yang kuat bersama pemrograman berbasis aturan yang lebih dapat diprediksi.

Haruskah saya menggunakan Botpress atau Rasa?

Jika Anda seorang pengembang dengan pengetahuan mendalam tentang NLP dan machine learning, atau memiliki akses ke tim data scientist, Rasa adalah solusi yang patut dipertimbangkan.

Untuk solusi yang mudah digunakan sejak awal, mudah dikelola, namun tetap mampu berkembang sesuai kebutuhan bisnis Anda, coba platform NLU terkelola kami (dengan lebih dari 10.000 bintang di GitHub) dengan mulai gratis hari ini.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Tidak menemukan jawaban? Silakan hubungi kami di sini