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Botpress 与 Rasa

简要概述

我们的 NLU 属于小样本学习类型。不需要大量数据,有时每个意图只需 10 个示例就足够了。这不仅影响训练速度,更重要的是能让你更快地将产品交到真实用户手中。对于刚入门的开发者来说,这是一个很大的门槛。如果每个意图都需要 100 条语句才能开始,想要做出一个可以持续完善的概念验证就会变得很难。而在我们的平台上,你可以更快地完成这些工作。

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

Botpress 与 Rasa 关键对比

对聊天机器人平台的比较很难,因为它们的简介看起来都很相似。Rasa 和 Botpress 都采用 NLP,支持集成,并且有开源模型。
Botpress 和 Rasa 的真正区别不在于功能,而在于实现方式。下面我们详细介绍了两者在关键领域的不同。

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

Botpress

Chat bubble icon with a small speech bubble inside.

Rasa

需要数据科学经验吗?
基于规则还是 AI 驱动?
两者兼有
仅 AI 驱动
配置时间(大致)?
数周
数月
可视化界面?
支持
不支持
聊天机器人开发团队?
开发者和对话设计师
需要扩展团队(数据科学家、机器学习专家、开发者、对话设计师等)
有免费版本吗?
是(开源)
是(开源)
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Botpress 与 Rasa

实现方式

Botpress Conversation Studio 是一个可视化设计环境,帮助你快速轻松地构建聊天机器人。使用 Botpress,你可以在一分钟内开始搭建。Botpress 是一个端到端的聊天机器人开发平台,配备强大的可视化流程编辑器。

它内置最佳实践,帮助你正确搭建,也支持自定义逻辑编写。如果出现问题,你可以使用内置的模拟器窗口调试对话并修复错误。

Rasa 依赖命令行操作,没有类似的可视化工具供非技术用户使用。其界面更为复杂,依赖于“stories”,而这些内容无法可视化。

如果你在配置时不完全明白自己在做什么,构建和部署过程可能会很困难。调试 Rasa 聊天机器人甚至可能需要离开 Rasa 的开发环境和工作流程。

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.
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Botpress 与 Rasa

技术
Botpress NLU 与 Rasa NLU

Rasa 在 NLU 研究上投入了大量时间和精力,使其模型高度可定制和可配置。听起来不错,但实际上,这意味着用户需要密切关注底层模型的变化。技术升级导致模型配置失效时,甚至可能需要完全重建聊天机器人。

而在 Botpress,我们专注于以更持久的方式管理和改进 NLU 引擎。随着我们在后台不断优化,聊天机器人依然可以正常运行,深入的分析工具还能帮助你了解对话效果的变化。

Botpress Core 与 Rasa Core

此外,Rasa 和 Botpress 在对话管理上的处理方式也有很大不同。Rasa 主要依赖人工智能(AI)驱动,对话流程可能较为不可预测,而且如前所述,难以可视化。Botpress 则结合了强大的 AI 与更可控的规则编程,力求兼顾灵活性和可预测性。

我应该用 Botpress 还是 Rasa?

如果你是精通 NLP 和机器学习的开发者,或者有数据科学团队支持,Rasa 是值得考虑的方案。

如果你想要一个易于上手、便于管理、同时能随业务扩展的解决方案,可以了解我们的托管 NLU 平台(GitHub 超过 10,000 星),立即免费试用

常见问题

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