Personne ne sait les différences spécifiques et dispose d'entre les trois, Ou si on a plus de fonctionnalités/plus souple à utiliser en tant que développeur?
Réponses
Trop de publicités?
wit.ia vs api.ia vs luis.l'ia
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║ wit.ai vs api.ai vs luis.ai ║
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║ S.No ║ Wit.ai ║ Api.ai ║ Luis.ai ║
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║ 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. ║ ║
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║ 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". ║
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║ 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. ║ ║ ║
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║ 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. ║
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║ 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. ║ ║
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║ 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. ║
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║ 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. ║
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Mise à jour: L'API.L'IA est maintenant Dialogflow. En savoir plus ici.
Omar Shehata
Points
855
Ce billet de blog a vraiment une bonne analyse et la comparaison de Luis, de l'Esprit.l'ia, de l'Api.l'ia, Amazon Alexa et IBM Watson services. Il a également une belle arrière-plan sur pourquoi vous voulez construire une conversation bot, en premier lieu, et certains des défis qui en découlent. Il est écrit par des gens derrière YumiBot (un bot qui vous donne un devis pour le développement d'applications).
L'essentiel est que l'Esprit.l'ia et Luis sont un excellent choix si vous êtes à expérimenter et vous voulez juste pour obtenir quelque chose gratuitement. L'Api.l'ia a un excellent service et de l'expérience utilisateur, mais n'est pas libre. Même avec IBM Watson, le dernier prix plus de travail de l'entreprise. Alexa de l' API est bien, mais il ne fonctionne qu'avec Alexa (mais vu qu'ils ont un plus grand nombre d'utilisateurs, n'est pas une mauvaise affaire).
Leur avis est également à ne pas trop compter sur un fournisseur:
Nous vous recommandons de stocker toutes les données nécessaires pour votre modèle de manière structurée dans votre propre référentiel de code. Plus tard, vous pouvez recycler le modèle à partir de zéro, ou même de changer la langue de la compréhension fournisseur si nécessaire. Vous ne voulez pas être dans une situation où une entreprise s'arrête à leur service et vous êtes totalement pris au dépourvu. Vous souvenez-vous Analyser?
J'espère que cela a aidé un peu! Je pense que la meilleure façon de faire un choix est simplement de fournir les services d'un essai. Étant donné que beaucoup d'entre eux sont encore lourds de sous-développement et l'ajout de fonctionnalités et évolution des modèles de tarification, vous devriez essayer de venir à eux avec un cas d'utilisation et de voir que l'on peut obtenir vous à l'endroit où vous avez besoin le plus rapide.
savenkov
Points
122
Nous avons récemment publié une étude d'évaluation de sept NLU API des services compatibles: API.l'ia, Amazon Lex, Microsoft LUIS, IBM Watson Conversation, l'esprit.l'ia, de la Refonte.l'ia et les Captures.l'ia.
Un bref résumé de nos résultats:
- IBM Watson intention de détection est le meilleur, surtout sur les petits ensembles de données de formation (bien que lors de la formation sur plus de 2000 échantillons de la différence est indiscernable).
- L'API.L'IA est libre, la performance sur une assez grande formation de jeu correspond à IBM Watson et Microsoft LUIS.
- Microsoft LUIS fonctionne sensiblement plus vite que les autres lors de nos tests. wit.l'ia est un peu moins bonne performance et de temps de réponse que les trois ci-dessus, mais c'est gratuit et il offre la meilleure couverture de la langue (près de 50 langues).
- Amazon Lex a très strictes limites de l'API (l'ensemble d'apprentissage de taille est limitée à 200 K symboles, ce qui peut être insuffisant pour parvenir à une bonne intention de détection de qualité pour un multi-intention assistant; en outre, il exige de tous une formation de paroles, d'être étiquetés par des entités, ce qui a compliqué la préparation de la base de données.
Joseph Dureau
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106
Un aspect de cette question est quelle est l'efficacité de ces outils à la compréhension du langage naturel. Dans un récent benchmark nous (Cisailles, un français IA société) vient d'être publié, nous avons testé l'intégré dans le langage naturel des moteurs de Alexa (Amazon), SiriKit (Apple), Luis (Microsoft), et de l'API.l'ia (Google).
Nous avons testé leur capacité à comprendre naturelle des requêtes du type "Trouvez-moi un bar à salade, je peux aller à ma réunion de déjeuner", "Commande un taxi pour 6 personnes", ainsi que 326 autres requêtes.
La conclusion générale est que toutes les solutions sont imparfaits.
Plus précisément, ils ont tous les mêmes niveaux de bruit dans leurs réponses (entre 60% et 90% de précision), mais il existe de grandes différences dans l'ampleur de la langue, ils peuvent soutenir. De ce point de vue, Luis effectue le plus mal: sur tous les cas d'utilisation que nous avons testé, elle comprenait de moins de 14% des requêtes. L'API.ia plus performante, bien que pas très fiable: il comprend entre 0 et 80% des demandes que nous avons testés, en fonction du cas d'utilisation. Les plus hauts niveaux de rappel peut être observée pour Alexa (42% et 82% rappel) et Siri (61% rappel).
Plus de détails, et les données brutes derrière ces résultats peuvent être trouvés dans notre article de blog, analyse comparative de Systèmes de Compréhension du Langage Naturel
andreja
Points
11
À mon avis, Luis est plus robuste et peut extraire les entités dans différentes langues. Je l'ai testé dans l'api.l'ia et le néerlandais n'a pas de travail pour moi. Si vous avez besoin de l'anglais alors seulement l'un d'eux devrait être bon, mais si vous avez besoin de l'appui d'autres langues alors mieux tester ces langues avant de se retrouver avec un service. Bing parole-texte est ok, mais je pense que pour obtenir la solution plus robuste, vous aurez besoin d'un autre service microsoft qui nettoie la voix et le bruit.
