Технические преимущества фреймворка Rasa по сравнению с Dialogflow - PullRequest
Новая
       111

Технические преимущества фреймворка Rasa по сравнению с Dialogflow

1 голос
/ 21 января 2020

Я использую Расу для создания ботов с довольно сложными историями. Я даже начал использовать слегка измененные пользовательские обучающие компоненты в конвейере.

Однако меня попросили провести подробное сравнение Rasa с Dialogflow, и у меня не хватает времени и опыта, чтобы достаточно хорошо ознакомиться с DF. Я знаю, что Rasa + SDK допускает экстремальные уровни настройки, и я довольно привык к этому. Мой вопрос к пользователям этого форума в целом, кто имеет опыт работы с Dialogflow: есть ли какие-либо известные технические ограничения Dialogflow по сравнению со стеком Rasa? Я сталкивался с этим https://blog.rasa.com/how-to-migrate-your-existing-google-dialogflow-assistant-to-rasa, но ему не хватает технической глубины в сравнении. Помимо проблем с закрытым исходным кодом и владением данными, есть ли какие-то фундаментальные ограничения для Dialogflow, которые я могу процитировать?

В основном, если вы знаете, как сломать DF или ненавидите его по некоторым причинам, пожалуйста, оставьте некоторые комментарии. (первоначально размещено на форуме сообщества Раса, но считает, что на этот вопрос лучше ответить общедоступным c)

Спасибо,

1 Ответ

0 голосов
/ 11 апреля 2020

Я обнаружил, что DialogFlow имеет следующие ограничения:

  • это облачный сервис, поэтому все разговоры (и данные), с которыми ваш чат-бод отправляется, будут go через облако Google
  • у него хорошие возможности NLP, но вы не можете его контролировать: в отличие от Rasa, вы не можете изменить конвейер и модели, участвующие в фазе NLU
  • диалоги спроектированы с использованием интерфейса DialogFlow, который работает нормально, но не позволяют (легко) автоматизировать или интегрировать внешние приложения для проектирования вашего потока
  • плагин DialogFlow Web Chat очень прост c и не подходит для использования в производственной среде (только для тестирования)
  • , если вы разрабатываете Webhook (любой нетривиальный чат-бот нуждается в этом), вам нужно туннелировать запросы DialogFlow к вашей локальной среде разработки (ноутбуку), чтобы вам понадобился NGROK или другое программное обеспечение для туннелирования
...