9个构建强大机器人的最佳Chatbot开发框架

本文概述

• Microsoft Bot Framework
• Wit.ai
• Dialogflow
• IBM Watson
• Pandorabots
• Botpress
• Botkit
• RASA Stack
• ChatterBot

一段时间以来, 聊天机器人的使用率一直在增长, 现在, 你可以在几乎所有社交媒体平台(例如Facebook, Telegram, 环聊, Slack或你的网站)中看到它们的使用。

构建功能强大的客户保留管理(CRM)需要大量时间和精力。 Chatbot可以帮助你扩大业务周期, 并像专业人员一样管理CRM例程。借助AI的强大功能, 它可以毫无误解地理解语言并回复对方, 就像真实的人在与你交谈一样, 并迅速从你的未来或现有客户那里收集你需要的所有数据。

在跳入框架之前, 让我们检查一下为你的企业使用聊天机器人的一些好处。

24×7可用性

我们知道等到问题解决后会感到无奈, 这就是我们大多数工作被推迟的原因, 这导致客户失去兴趣。聊天机器人可以连接到后端服务, 并通过实时聊天提供所需的信息, 实时聊天可以在任何时间, 白天或晚上进行。

使用机器人来满足你的客户的优势, 不仅可以在市场上树立强大的品牌形象, 还可以在几分钟内建立有效的调查和数据收集。同样, 你的整个过程是自动构建的。

准确地处理多个客户

即使满足你网站上的多个请求, 聊天机器人也可以个性化用户体验。这有助于提高你的CRM常规。另外, 如果你在数据中添加关键字, Chatbot会根据客户对关键字的需求智能地组织数据。

此外, 它还可以通过语音注释, 文本, UX来营造正确的体验, 并提供客户在你的网站上正在寻找的确切信息。因此, 客户无需花很多时间在这里和那里闲逛, 因为信息就在聊天窗口的指尖上。

高性价比解决方案

对于人类来说, 整天与客户聊天是一项繁琐的任务, 可能会向每个人提供相同的数据。拥有支持团队可以带来经常性费用。

相反, Chatbot是一项一次性投资, 可帮助你节省每月成本, 并且更有效地处理任务, 从而激发用户体验。

分析工具

你可以集成报告和分析服务, 以概述使用情况以及它如何帮助企业发展。

节省时间和更好的客户服务

创建聊天机器人的整个过程为公司员工节省了大量时间, 并使他们能够高效地完成其他重要任务。所有这些还意味着更好的客户服务。它通过轻松的管理和令人愉悦的用户体验来帮助你保持领先。

现在你已经了解了聊天机器人的好处, 让我们来探索有助于你设计和开发机器人的框架。请注意以下是开发框架而不是平台。

Chatbot开发框架列表

• Microsoft Bot Framework
• Wit.ai
• Dialogflow
• IBM Watson
• Pandorabots
• Botpress
• Botkit
• RASA Stack
• ChatterBot

Microsoft Bot Framework

Microsoft Bot Framework平台可帮助你构建, 连接, 发布和管理聊天机器人, 这些聊天机器人智能且交互式, 可提供最佳的用户体验。它带有主动学习功能。

你可以使用现有的, 预先构建的模型在以下方面与你的用户进行交互。

• Skype
• Slack
• Facebook Messenger
• Website
• Cortana
• Microsoft team
• Kik
• 和更多…

你可以将你的机器人与Microsoft Cognitive Services集成, 以解决实际的业务问题。 Microsoft Bot Framework使你可以将想法变为现实。

Wit.ai

不仅是机器人, 还可以借助Wit.ai创建可穿戴设备的自动化, 移动应用程序的语音界面, 家用电子硬件。

机智是免费的, 并且可以使用以下SDK。

• Node.js
• python
• Ruby

你还可以用作HTTP API。

Dialogflow

为你的机器人和应用程序构建了基于文本或语音的对话界面。 Dialogflow由Google的机器学习提供支持, 可用于连接Google Assistant, Amazon Alexa, 移动应用, Messenger, 网站, Slack, Twitter等上的用户。

它运行在Google Cloud Platform上, 可以扩展以服务数亿用户。你可以使用Node.js SDK来实现, 然后使用以下命令检测意图和代理API。

• PHP
• Go
• Java(Maven)
• Ruby(Gem)
• python
• C#
• Node.js

Dialogflow是用户友好的, 支持20多种语言, 并且可能是开发基于NLP的应用程序的最佳框架。

IBM Watson

IBM Watson建立在包含十亿个Wikipedia单词的神经网络上, 易于与机器人用户进行通信。

它使用机器学习来响应在移动设备, 网站, 机器人和消息传递应用程序等平台上的自然语言输入。

Watson Assistant可以帮助你快速为你的业务构建聊天机器人。你每月可以免费使用10, 000个API调用来开始使用。

很少有适用于零售和银行业务的示例机器人代码。

Pandorabots

它广泛地是一种人工智能即服务的AIaaS平台。 Pandorabots使用人工智能标记语言, 还包括一种自然语言处理聊天机器人”人工语言互联网计算机实体(A.L.I.C.E)”。

它最近添加了一项新功能, 你可以在其中可视化AIML。 chatterbot的集成可以在网站, 各种应用程序和消息平台, Cortana等上进行。

提供以下SDK。

• Java
• Node.js
• python
• Ruby
• 的PHP
• Go

Botpress

Botpress是一个开源平台, 基于模块化架构。一些功能是：

• 编辑器–灵活的流程管理系统
• 自然语言理解
• 可行的分析
• 多渠道–在所有重要平台(例如Skype, SMS, 微信等)上使用你的机器人

在Botpress的帮助下, 你可以在本地构建聊天机器人, 然后将其部署到你喜欢的云托管中。

Botkit

它是领先的机器人开发人员工具之一。 Botkit.ai借助可视对话构建器帮助你构建机器人, 并允许你根据需要添加插件。它可以在LUIS.ai的自然语言处理引擎上运行, 还包括开源库。

你可以启动Node.js。

在Botkit的帮助下, 已经开发并使用了超过10, 000个机器人。它可以工作并与以下平台集成。

• 松弛
• 思科Spark
• 微软
• 特威里奥
• IBM Watson
• 脸书
• Api.ai
• 毛刺
• Heroku

RASA Stack

Rasa是一个开放源代码框架, 基于机器学习。它适用于两个主要的集成器-Rasa NLU和Rasa Core。第一个是机器人的自然语言处理, 而第二个则基于意图和实体来处理输入。

一些功能是：

• 管理上下文对话
• 识别意图
• 确切实体
• 全面的数据控制
• 连接你的API
• 定制模型

ChatterBot

Node.js驱动它, 并且该机器人通过机器学习使整个流程自动化。 ChatterBot通过创建Python库工作并且与语言无关。这样就可以用任何所需的语言来训练机器人。

该机器人的工作机制非常直接和直接-ChatterBot收到的输入越多, 处理输出的效率就越高, 准确性也就越高。它很容易适应机器人, 因此在此过程中不断学习。

总结

我希望上面列出的Chatbot框架可以帮助你为业务选择一个。没有完美的框架, 而且这一切都取决于需求, 因此, 请探索所有框架并查看最适合你的框架。

你也可以查看此在线聊天机器人开发人员课程, 以构建和部署你的聊天机器人。