Blue hex with line

Botpress vs. Rasa

สรุปโดยย่อ

NLU ของเราเป็นแบบ few-shots ซึ่งไม่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก บางครั้งแค่ 10 ตัวอย่างต่อหนึ่งเจตนาก็เพียงพอแล้ว สิ่งนี้ส่งผลโดยตรงต่อความเร็วในการฝึกโมเดล และที่สำคัญกว่านั้นคือความเร็วที่คุณจะนำไปให้ผู้ใช้จริงได้ นี่เป็นอุปสรรคใหญ่สำหรับนักพัฒนาที่เพิ่งเริ่มต้น หากคุณต้องการประโยคตัวอย่าง 100 ประโยคต่อเจตนาเพื่อเริ่มต้น อาจเป็นเรื่องยากที่จะสร้างต้นแบบที่ดีเพื่อพัฒนาต่อไป แต่ด้วยแพลตฟอร์มของเรา คุณจะทำงานได้เร็วขึ้นมาก

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

เปรียบเทียบ Botpress และ Rasa ในประเด็นสำคัญ

การเปรียบเทียบแพลตฟอร์มแชทบอทเป็นเรื่องยาก เพราะคำอธิบายสั้น ๆ ของแต่ละแพลตฟอร์มดูคล้ายกันมาก ทั้ง Rasa และ Botpress ต่างก็ใช้ NLP, มีการเชื่อมต่อกับระบบอื่น ๆ และมีโมเดลโอเพ่นซอร์ส
สิ่งที่ทำให้ Botpress และ Rasa แตกต่างกันจริง ๆ ไม่ใช่แค่สิ่งที่พวกเขาทำ แต่คือวิธีการที่พวกเขาทำ ด้านล่างนี้คือจุดสำคัญที่ข้อเสนอของเราแตกต่างจาก Rasa

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

Botpress

Chat bubble icon with a small speech bubble inside.

Rasa

ต้องมีประสบการณ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่?
ต่ำ
สูง
ใช้กฎหรือขับเคลื่อนด้วย AI?
ทั้งสองอย่าง
เฉพาะ AI
เวลาตั้งค่า (โดยประมาณ)?
เป็นสัปดาห์
เป็นเดือน
มีอินเทอร์เฟซแบบภาพหรือไม่?
มี
ไม่มี
ทีมพัฒนาแชทบอท?
นักพัฒนาและนักออกแบบบทสนทนา
ต้องมีทีมขยาย (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, ผู้เชี่ยวชาญ ML, นักพัฒนา, นักออกแบบบทสนทนา ฯลฯ)
มีเวอร์ชันฟรีหรือไม่?
ใช่ (โอเพ่นซอร์ส)
ใช่ (โอเพ่นซอร์ส)
Blue hex with line

Botpress vs. Rasa

การเริ่มต้นใช้งาน

Botpress Conversation Studio คือสภาพแวดล้อมการออกแบบแบบภาพที่ช่วยให้คุณสร้างแชทบอทได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ด้วย Botpress คุณสามารถเริ่มสร้างได้ภายในไม่ถึงนาที Botpress เป็นแพลตฟอร์มครบวงจรสำหรับสร้างแชทบอท โดยใช้ตัวแก้ไขโฟลว์แบบภาพที่ทรงพลัง

มีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดฝังอยู่เพื่อช่วยให้คุณทำงานได้ถูกต้อง แต่คุณก็สามารถเขียนตรรกะเองได้เช่นกัน หากเกิดปัญหา คุณสามารถใช้หน้าต่าง Emulator ที่มีมาให้เพื่อตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดในการสนทนา

Rasa อาศัยการสั่งงานผ่าน command line และไม่มีเครื่องมือแบบภาพที่เหมาะกับผู้ใช้ที่ไม่ใช่สายเทคนิค อินเทอร์เฟซของ Rasa ซับซ้อนกว่าและใช้ “stories” ที่ไม่สามารถแสดงผลเป็นภาพได้

หากคุณไม่เข้าใจสิ่งที่กำลังตั้งค่าอย่างถ่องแท้ อาจพบว่าการสร้างและนำไปใช้งานเป็นเรื่องยาก การดีบักแชทบอท Rasa อาจต้องออกจากสภาพแวดล้อมและเวิร์กโฟลว์ของ 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

เทคโนโลยี
Botpress NLU vs Rasa NLU

Rasa ทุ่มเทเวลาและทรัพยากรกับการวิจัย NLU ทำให้โมเดลของพวกเขาปรับแต่งได้สูงมาก ฟังดูเหมือนเป็นข้อดี แต่ในความเป็นจริง ผู้ใช้ต้องคอยติดตามการเปลี่ยนแปลงของโมเดลพื้นฐานอย่างใกล้ชิด บางครั้งอาจต้องสร้างแชทบอทใหม่ทั้งหมดเมื่อเทคโนโลยีเปลี่ยนจนโมเดลเดิมใช้ไม่ได้

ที่ Botpress เรามุ่งเน้นการจัดการและพัฒนา NLU ให้ใช้งานได้ยาวนาน แชทบอทยังคงทำงานได้แม้เราจะปรับปรุงเบื้องหลัง และมีระบบวิเคราะห์เชิงลึกให้คุณเห็นผลกระทบต่อการสนทนา

Botpress Core vs Rasa Core

นอกจากนี้ การจัดการบทสนทนาใน Rasa และ Botpress ก็แตกต่างกันมาก Rasa ขับเคลื่อนด้วย AI ทำให้บทสนทนาอาจคาดเดาไม่ได้ และอย่างที่กล่าวไปข้างต้น การแสดงผลเป็นภาพก็ทำได้ยาก Botpress จึงผสาน AI ที่ทรงพลังเข้ากับการเขียนโปรแกรมแบบใช้กฎที่คาดเดาได้มากกว่า เพื่อให้ได้ข้อดีทั้งสองด้าน

ควรใช้ Botpress หรือ Rasa ดี?

หากคุณเป็นนักพัฒนาที่มีความรู้เชิงลึกด้าน NLP และแมชชีนเลิร์นนิง หรือมีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล Rasa ก็เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ

แต่ถ้าคุณต้องการโซลูชันที่เริ่มต้นง่าย จัดการสะดวก และสามารถขยายตามธุรกิจได้ ลองใช้แพลตฟอร์ม NLU ที่เราดูแลให้ (มีดาวบน GitHub กว่า 10,000 ดวง) โดย เริ่มต้นใช้ฟรี ได้เลยวันนี้

คำถามที่พบบ่อย Questions

หาคำตอบไม่เจอ? ติดต่อเราได้ ที่นี่