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Botpress 與 Rasa

重點摘要

我們的 NLU 屬於少量樣本學習,只需要很少的資料,有時每個意圖只要 10 個範例就足夠了。這不僅讓訓練速度更快,更重要的是能更快讓實際用戶體驗。對剛開始的開發者來說,這是一大門檻。如果每個意圖都需要 100 句話才能開始,想要做出一個可以持續發展的概念驗證就會很困難。使用我們的平台,你可以更快完成這些事。

Botpress 與 Rasa 主要比較

比較聊天機器人平台時很困難,因為簡單的功能介紹看起來都很類似。Rasa 和 Botpress 都有 NLP、支援整合,也有開源模型。
真正區分 Botpress 和 Rasa 的,不是它們能做什麼,而是它們怎麼做。以下我們整理了幾個主要差異。

Botpress

Rasa

需要資料科學經驗嗎?
規則式還是 AI 驅動?
兩者皆有
僅 AI
設定時間(大約)?
數週
數月
有視覺化介面嗎?
聊天機器人開發團隊?
開發者與對話設計師
需要擴大團隊(資料科學家、機器學習專家、開發者、對話設計師等)
有免費版本嗎?
是(開源)
是(開源)
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Botpress 與 Rasa

實作方式

Botpress Conversation Studio 是一個視覺化設計環境,幫助你快速輕鬆打造聊天機器人。使用 Botpress,你可以在不到一分鐘內開始建立。Botpress 是一個端到端的聊天機器人開發平台,擁有強大的視覺化流程編輯器。

內建最佳實踐協助你正確設計,也可以撰寫自訂邏輯。如果出現問題,你可以用內建的模擬器視窗來除錯對話並修正錯誤。

Rasa 主要依賴指令列操作,沒有類似的視覺化工具給非技術用戶。它的介面較為複雜,並且依賴「故事」來設計流程,這些內容無法視覺化。

如果你不完全了解設定內容,建立與部署過程可能會很困難。要除錯 Rasa 聊天機器人,甚至可能需要離開 Rasa 的開發環境與工作流程。

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Botpress 與 Rasa

技術
Botpress NLU 與 Rasa NLU

Rasa 投入大量時間與精力在 NLU 研究,使其模型高度可自訂與設定。這聽起來不錯,但實際上用戶必須密切關注底層模型的變動。當技術更新導致現有模型設定失效時,甚至可能需要完全重建聊天機器人。

而在 Botpress,我們專注於讓 NLU 引擎持續優化且穩定。即使我們在後台改進,聊天機器人依然能正常運作,並且我們的深入分析工具能幫助你了解對話的影響。

Botpress Core 與 Rasa Core

此外,Rasa 和 Botpress 在對話管理上有很大不同。Rasa 主要由人工智慧(AI)驅動,對話流程較難預測,也如前述難以視覺化。Botpress 則結合強大的 AI 與可預測的規則式設計,力求兼顧彈性與可控性。

我該用 Botpress 還是 Rasa?

如果你是 NLP 與機器學習領域的開發者,或有資料科學團隊支援,Rasa 是值得考慮的方案。

歡迎免費開始體驗我們的託管 NLU 平台(GitHub 超過 10,000 顆星)。

常見問題

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