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Dialogflow机器人框架和Rasa nlu机器人框架有什么区别？

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Dialogflow机器人框架与Rasa nlu机器人框架的区别是什么？市场上还有其他支持NLP的开源框架吗？

我可以知道是什么类型的标志吗？我能得到专家的答案吗？ - balaji
我标记了关闭这个问题，因为它主要会得到基于个人观点的答案，这在StackOverflow上是不被允许的。请务必阅读FAQ以了解一个好问题应该是什么样子的 :) - jbehrens94
4个回答
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我认为我可以毫无偏见地回答这个问题，考虑到随着这两种服务的发展，答案会变得过时。

快速摘要版本：

Dialogflow是一个完整的封闭源代码产品，具有完全功能的API和图形Web界面。Rasa（NLU+Core）是开源Python库，需要稍微低级别的开发。两者都试图抽象出一些机器学习的难点，以构建聊天机器人。

截至撰写本文，以下是我的比较：

DialogFlow

  • 是创建聊天机器人的绝大部分工具。“绝大部分”意味着它几乎可以满足大多数聊天机器人的需求。
  • 特别是它可以处理意向和实体的分类。它使用所谓的上下文来处理对话。它允许使用Web钩子进行履行。
  • 对于聊天机器人而言，常见但却没有的一个功能是一些形式的最终用户管理。
  • 它有一个强大的API，允许您通过API或基于Web的界面定义实体/意向/等等。
  • 在被Google收购之前，它以API.ai为名。
  • 数据托管在云端，与API.ai的任何交互都需要云相关通信。
  • 不能在本地运行。

Rasa NLU+Core

  • 要接近Dialogflow的同等功能水平，您必须使用Rasa NLU和Rasa Core。 Rasa NLU处理项目/意向/实体，而Rasa Core处理对话和履行。
  • Rasa没有提供完整的开源GUI，大多数与NLU的交互都是JSON或Markdown格式。而且，Rasa Core需要直接的Python开发来定制您的机器人。
  • 也不直接提供任何用户信息管理。
  • Rasa团队不提供托管服务（至少不在其企业版之外），您将负责托管和因此拥有数据。
  • 可以在本地运行。

就其他开源框架而言，我认为目前大多数聊天机器人框架都是建立在各种开源工具上的，并加入了一些专有附加功能。因此，您始终可以从底层开源工具开始，例如MITIE或spaCy。

更新：

智能平台组（我是其中的成员）最近发布了一个介于Rasa NLU/Core和Dialogflow之间的产品，名为Articulate。

Articulate是一个功能齐全的机器人框架，基于Rasa NLU，让您轻松构建自然语言代理。

  • 使用Rasa NLU进行理解和自定义上下文代码进行对话。这使其更接近于Dialogflow而不是Rasa Core。
  • 用于创建意图、实体和与代理交互的HTTP API。
  • 类似于Dialogflow的GUI，完全开源。
  • 数据和界面可以在云端或本地托管。
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Dialogflow：

无需安装，立即开始使用

易于使用，非技术人员也可以构建机器人

封闭系统

基于Web的界面用于构建机器人

数据托管在云端

无法在您的服务器或本地部署

与Google Assistant、Skype、Slack、Fb Messenger等直接集成

Rasa：

需要安装多个组件

需要技术知识

开源，代码可在Github上获取

不提供界面，需编写JSON或Markdown文件

不提供托管（至少在免费版本中）

需要在您的服务器上进行部署

没有直接集成的功能

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来源：https://www.kommunicate.io/blog/dialogflow-vs-rasa-which-one-to-choose/

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最重要的区别是，Rasa的整个NLU、NLP和NLG都不是在后台处理的。它是开源的。你是老大。在Dialogflow的情况下，你拥有所有的功能，但每次对话交互发生时，它必须将数据发送到云服务。此外，一些服务提供商每天的对话数目有限制。

然而，Dialogflow无瑕疵，易于使用和建模。

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什么是 IRecognizer？它是 MS Botframework 的一个组件吗？你能否再解释一下。 - Sumax
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