Có ai biết sự khác biệt và tính năng cụ thể giữa ba tính năng hoặc nếu một người có nhiều tính năng hơn / linh hoạt hơn để sử dụng với tư cách là nhà phát triển?

wit.ai Dialogflow luis.aivs vs

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                                      wit.ai vs api.ai(Dialogflow) vs luis.ai                                                 ║
╠══════╦════════════════════════════════════╦═════════════════════════════════════════════╦════════════════════════════════════╣
║ S.No ║               Wit.ai               ║          Api.ai(Dialogflow)                 ║               Luis.ai              ║
╠══════╬════════════════════════════════════╬═════════════════════════════════════════════╬════════════════════════════════════╣
║ 1    ║ Wit.ai API is completely free      ║ Api.ai Has a paid enterprise option         ║ LUIS is in beta and free to use    ║
║      ║ with no limitations on             ║ which allows for this to be run on a        ║ 10K transactions per month         ║
║      ║ request rates.                     ║ private cloud internally and more           ║ and up to 5 requests per second    ║
║      ║                                    ║ from their services team., After google     ║ for each account.                  ║
║      ║                                    ║ acquisition they are providing free         ║                                    ║
║      ║                                    ║ services by integrating google cloud        ║                                    ║
║      ║                                    ║ services.                                   ║                                    ║
╠══════╬════════════════════════════════════╬═════════════════════════════════════════════╬════════════════════════════════════╣
║ 2    ║ Provides a nice combination        ║ Speech to Text and Text to Speech           ║ LUIS uses machine learning         ║
║      ║ of both voice recognition and      ║ capabilities, along with machine            ║ based methods to analyze           ║
║      ║ machine learning for developers.   ║ learning.                                   ║ sentences. To perform machine      ║
║      ║                                    ║                                             ║ learning, LUIS breaks an           ║
║      ║                                    ║                                             ║ utterance into "tokens".           ║
╠══════╬════════════════════════════════════╬═════════════════════════════════════════════╬════════════════════════════════════╣
║ 3    ║ Has two main elements to it        ║ Support of Intents, Entities, actions       ║ Supports Intents, Entities         ║
║      ║ that you set up within your        ║ and one key focus area is its “Domains”.    ║ and actions.                       ║
║      ║ app – intents and entities.        ║                                             ║                                    ║
║      ║ Actions are separated to           ║                                             ║                                    ║
║      ║ use as a combined operations.      ║                                             ║                                    ║
╠══════╬════════════════════════════════════╬═════════════════════════════════════════════╬════════════════════════════════════╣
║ 4    ║ Has pre-build entities like        ║ Has pre-build entities like @sys.date,      ║ Has pre-build entities             ║
║      ║ temperature, number, URLs,         ║ @sys.color, @sys.unit-currency… etc.        ║ builtin.intent.alarm,              ║
║      ║ emails, duration… etc.             ║                                             ║ builtin.intent.calendar,           ║
║      ║                                    ║                                             ║ builtin.intent.email… etc.         ║
╠══════╬════════════════════════════════════╬═════════════════════════════════════════════╬════════════════════════════════════╣
║ 5    ║ Doesn’t have integration module    ║ Has integration module to connect           ║ Has integration to Microsoft       ║
║      ║ to directly communicating with     ║ directly to Facebook messenger and          ║ Azure and other services, can be   ║
║      ║ Facebook messenger or other        ║ other messenger api’s. Has support for      ║ deployable in any supported        ║
║      ║ messenger APIs. but has web        ║ deploying in to heroku server, enterprise   ║ servers.                           ║
║      ║ service api to hook services.      ║ paid environment.                           ║                                    ║
╠══════╬════════════════════════════════════╬═════════════════════════════════════════════╬════════════════════════════════════╣
║ 6    ║ Early in 2015, joined Facebook     ║ Created by a team who built personal        ║ LUIS was introduced together with  ║
║      ║ and opened up the entire platform  ║ assistant app for major mobile platforms    ║ Microsoft Bot Framework and Skype  ║
║      ║ to be free for both public and     ║ with speech and text enabled conversations. ║ Developer Platform which can be    ║
║      ║ private instances.                 ║ acquired by google (sept 2016).             ║ used to create Skype Bots.         ║
╠══════╬════════════════════════════════════╬═════════════════════════════════════════════╬════════════════════════════════════╣
║ 7    ║ Wit.ai API for developers of iOS,  ║ Api.ai has SDKs for Android, iOS,           ║ LUIS allow building applications   ║
║      ║ Android, Node.js, Raspberry Pi,    ║ the Apple Watch, Node.js, Cordova,          ║ by using the LUIS web interface.   ║
║      ║ Ruby, Python, C, Rust and          ║ Unity, C#, Xamarin, Windows Phone,          ║ No coding needed other than the    ║
║      ║ Windows Phone. It even             ║ Python and JavaScript. It also can be       ║ ability to interpret and use the   ║
║      ║ has a JavaScript plugin for        ║ integrated with Amazon’s Echo and           ║ returned JSON in application.      ║
║      ║ front end developers.              ║ Microsoft’s Cortana.                        ║ It is also possible to use the     ║
║      ║                                    ║                                             ║ LUIS REST API for                  ║
║      ║                                    ║                                             ║ automation of applications.        ║
╚══════╩════════════════════════════════════╩═════════════════════════════════════════════╩════════════════════════════════════╝

Cập nhật: API.AI hiện là Dialogflow. Tim hiểu thêm ở đây.

Bài đăng blog này có một phân tích và so sánh thực sự tốt về các dịch vụ Luis, Wit.ai, Api.ai, Amazon Alexa và IBM Watson. Nó cũng có một nền tảng tốt về lý do tại sao bạn muốn xây dựng một bot trò chuyện ngay từ đầu và một số thách thức đi kèm với điều đó. Nó được viết bởi những người đứng sau YumiBot (một bot cung cấp cho bạn bảng báo giá để phát triển ứng dụng).

Ý chính chung là Wit.ai và Luis là những lựa chọn tuyệt vời nếu bạn đang thử nghiệm và chỉ muốn nhận thứ gì đó miễn phí. Api.ai có một dịch vụ và trải nghiệm người dùng tuyệt vời nhưng không miễn phí. Tương tự với IBM Watson , cái sau có giá cao hơn cho công việc doanh nghiệp. API của Alexa rất tuyệt nhưng chỉ hoạt động với Alexa (nhưng với điều kiện là chúng có cơ sở người dùng khổng lồ, không phải là một vấn đề tồi).

Lời khuyên của họ là không nên phụ thuộc quá nhiều vào một nhà cung cấp:

Chúng tôi khuyên bạn nên lưu trữ tất cả dữ liệu cần thiết cho mô hình của mình theo cách có cấu trúc trong kho lưu trữ mã của riêng bạn. Vì vậy, sau này bạn có thể đào tạo lại mô hình từ đầu hoặc thậm chí thay đổi nhà cung cấp hiểu ngôn ngữ nếu cần. Bạn chỉ không muốn rơi vào tình huống khi một công ty ngừng dịch vụ của họ và bạn hoàn toàn không chuẩn bị. Bạn có nhớ Parse?

Tôi hy vọng điều này sẽ giúp một chút! Tôi nghĩ rằng cách tốt nhất để đưa ra lựa chọn là chỉ cần dùng thử các dịch vụ này. Do rất nhiều trong số chúng vẫn đang được phát triển và thêm tính năng / thay đổi mô hình giá cả, bạn nên thử sử dụng chúng với một trường hợp sử dụng cụ thể và xem cái nào có thể đưa bạn đến nơi bạn cần nhanh nhất.

Gần đây, chúng tôi đã xuất bản một nghiên cứu đánh giá về bảy dịch vụ hỗ trợ API NLU : API.ai, Amazon Lex, Microsoft LUIS, IBM Watson Conversation, wit.ai, Recast.ai và Snips.ai.

Một bản tóm tắt ngắn gọn về những phát hiện của chúng tôi:

• IBM Watson phát hiện ý định là tốt nhất, đặc biệt là trên các tập dữ liệu đào tạo nhỏ hơn (mặc dù khi được đào tạo trên hơn 2000 mẫu, sự khác biệt là không thể phân biệt được).
• API.AI miễn phí, hiệu suất trên bộ đào tạo đủ lớn phù hợp với IBM Watson và Microsoft LUIS.
• Microsoft LUIS hoạt động nhanh hơn đáng kể so với những người khác trong các thử nghiệm của chúng tôi. wit.ai có hiệu suất và thời gian phản hồi kém hơn ba phần trên, nhưng nó miễn phí và nó cung cấp phạm vi ngôn ngữ tốt nhất (khoảng 50 ngôn ngữ).
• Amazon Lex có các giới hạn API khá nghiêm ngặt (kích thước tập hợp đào tạo được giới hạn ở 200K ký hiệu, có thể không đủ để đạt được chất lượng phát hiện mục đích tốt cho trợ lý đa mục đích; nó cũng yêu cầu tất cả các phát biểu đào tạo phải được gắn nhãn bởi các thực thể, điều này phức tạp chuẩn bị tập dữ liệu.

Một khía cạnh của câu hỏi này là hiệu quả của những công cụ này trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Trong một điểm chuẩn gần đây mà chúng tôi (Snips, một công ty AI của Pháp) vừa công bố, chúng tôi đã thử nghiệm các công cụ ngôn ngữ tự nhiên được tích hợp sẵn của Alexa (Amazon), SiriKit (Apple), Luis (Microsoft) và API.ai (Google).

Chúng tôi đã kiểm tra khả năng hiểu các truy vấn tự nhiên của họ như “Tìm cho tôi một quán salad mà tôi có thể đến cho buổi họp ăn trưa của mình”, “Đặt taxi cho 6 người”, cũng như 326 câu hỏi khác.

Kết luận chung là tất cả các giải pháp đều không hoàn hảo.

Chính xác hơn, tất cả chúng đều có mức độ nhiễu tương tự nhau trong các phản hồi của chúng (độ chính xác từ 60% đến 90%), nhưng có sự khác biệt đáng kể trong phạm vi ngôn ngữ mà chúng có thể hỗ trợ. Từ góc độ này, Luis thực hiện kém nhất: trên mọi trường hợp sử dụng mà chúng tôi đã thử nghiệm, nó hiểu được ít hơn 14% các truy vấn. API.ai hoạt động tốt hơn, mặc dù không đáng tin cậy lắm: nó hiểu từ 0 đến 80% các truy vấn mà chúng tôi đã thử nghiệm, tùy thuộc vào các trường hợp sử dụng. Mức độ thu hồi cao nhất có thể được quan sát đối với Alexa (42% và 82% thu hồi) và Siri (61% thu hồi).

Bạn có thể tìm thấy thêm chi tiết và dữ liệu thô đằng sau những kết quả này trong bài đăng trên blog của chúng tôi, Đo điểm chuẩn Hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Tôi sẽ trả lời phần cuối cùng của câu hỏi của bạn xoay quanh tính linh hoạt và là một nhà phát triển, IMO cuối cùng cũng đi đến những gì bạn đang tìm kiếm trong các nền tảng này.

Nếu bạn là nhà phát triển sử dụng NodeJS hoặc .Net, LUIS.ai có một thư viện rộng lớn và các đoạn mã được xác định rõ và ví dụ để tạo ra một bot khá nhanh chóng. Ý định và nhận dạng thực thể thấp hơn một chút so với google, nhưng nếu bạn là Microsoft Shop, có rất nhiều tích hợp chỉ với 1 cú nhấp chuột cho O365, Teams, Skype, cortana, v.v. Nhược điểm của LUIS.ai là dịch vụ của họ có vẻ rất không ổn định, khi viết bài này, trang web LUIS.ai của họ không hoạt động từ chối các kết nối và đã hơn một tuần, tích hợp cortana không hoạt động. Vì vậy, nền tảng vẫn đang trong quá trình hoàn thiện.

Api.ai, từ góc độ NLU thuần túy tốt hơn Luis.ai, các ý định tiếp theo rất dễ thiết lập, phần mồi lời nói vượt trội hơn rất nhiều so với Luis.ai (ngay cả sau khi mồi lời nói). Nhược điểm mà tôi muốn nói, đó là khả năng kết nối và cả API để xây dựng một bot phức tạp hơn một chút so với việc xây dựng một bot trò chuyện dựa trên MSBot.

Một nền tảng mã nguồn mở nền tảng khác đang đạt được sức hút là RASA NLU. https://rasa.com/ . So sánh việc nhận dạng thực thể và xếp hạng vẫn còn hơi sơ sài đối với các tập dữ liệu lớn, nhưng các nguồn mở của nó và nếu bạn muốn nhúng tay vào, bạn có thể tách nền tảng github của họ và cải thiện nó.

Từ quan điểm phát triển thuần túy, việc phát triển một chatbot trong nền tảng MS (sử dụng luis.ai hoặc qnamaker.ai) dễ dàng hơn, nhưng hãy sẵn sàng đối mặt với những thách thức khi chúng hoạt động để ổn định nền tảng.

-Kartik

Theo tôi Luis mạnh mẽ hơn và có thể trích xuất các thực thể bằng các ngôn ngữ khác nhau. Tôi đã thử nghiệm trong api.ai và tiếng Hà Lan không hoạt động với tôi. Nếu bạn chỉ cần tiếng Anh thì bất kỳ ngôn ngữ nào trong số đó đều ổn nhưng nếu bạn cần hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn thì tốt hơn hãy kiểm tra những ngôn ngữ đó trước khi gặp khó khăn với một dịch vụ. Chuyển giọng nói thành văn bản trên Bing là ok nhưng tôi nghĩ để có được giải pháp mạnh mẽ hơn, bạn sẽ cần một dịch vụ microsoft khác để làm sạch giọng nói và tiếng ồn.

Tôi đang sử dụng DialogFlow nhưng tôi đã chuyển sang LUIS. Tại sao? bởi vì khi bạn gọi DetectIntent trong DialogFlow, bạn sẽ nhận được một JSON với mục đích đã chọn và mức độ tin cậy của nó nhưng tôi cần nhận danh sách các ý định với mức độ tin cậy của từng ý định. Điều tương tự cũng xảy ra với wit.ai và api.ai.

Mặt khác, LUIS cung cấp cho bạn một danh sách các ý định như một phản hồi. Bằng cách đó, tôi có thể áp dụng các xử lý tiếp theo bên mình.

Đây là ví dụ từ LUIS khi bạn tìm kiếm "đặt vé máy bay đi Cairo" (một phần của ví dụ LUIS):

 {
   "query": "Book me a flight to Cairo",
   "topScoringIntent": {
       "intent": "BookFlight",
       "score": 0.9887482
   },
   "intents": [
       {
           "intent": "BookFlight",
           "score": 0.9887482
       },
       {
           "intent": "None",
           "score": 0.04272597
       },
       {
           "intent": "LocationFinder",
           "score": 0.0125702191
       },
       {
           "intent": "Reminder",
           "score": 0.00375502417
       },
       {
           "intent": "FoodOrder",
           "score": 3.765154E-07
       },
   ],
   "entities": [
       {
           "entity": "cairo",
           "type": "Location",
           "startIndex": 20,
           "endIndex": 24,
           "score": 0.956781447
       }
   ]
}

Mặt khác, giao diện người dùng để định cấu hình DialogFlow mạnh hơn nhiều so với những gì bạn nhận được với LUIS.