在本博客中，我们将讨论 7 大聊天机器人开发框架。
聊天机器人现在已成为许多企业不可或缺的一部分。他们利用聊天机器人提供客户支持服务。聊天机器人增强了人工代理以提供客户服务支持。企业每天都会收到大量查询。手动回答这些问题不仅耗时，而且还会增加公司的成本，因为他们必须雇用更多的人来提供客户支持服务。如今，缺乏及时响应通常会导致客户感到沮丧。这最终可能导致企业失去客户。这就是为什么拥有高效的客户服务是每个业务流程的核心。
这就是使用聊天机器人的地方。想象一下，如果有一个机器人可以回答用户的所有查询，那将是多么高效和方便。这种想象已经通过人工智能变成了现实。
聊天机器人是一种模拟和处理人类对话（书面或口头）的计算机程序，允许人类与数字设备进行交互，就好像他们在与真人交流一样。
您一定在您访问的许多网站（例如教育技术网站）上找到了聊天机器人。我猜对了吗？极好的！是的，聊天机器人可以处理所有查询，例如有关课程/训练营的查询。聊天机器人非常智能，您甚至可以通过指示机器人预订电影票或机票。聊天机器人利用 NLP（自然语言处理）的强大功能使其变得超级智能。
根据 Outlook（2018 年）的一份报告，预计到 2022 年，80% 的企业将集成某种形式的聊天机器人系统。
因此，现在是您学习构建 Alexa 或 Google Assistant 等聊天机器人的最佳时机。有各种可用的框架使您能够无缝地构建和集成聊天机器人。
因此，不再浪费时间，让我们开始讨论 7 大聊天机器人开发框架。
1. Google Dialogflow
Dialogflow 是谷歌旗下的聊天机器人开发框架。 它具有内置的 NLP 功能，使用户能够构建基于 NLP 的聊天机器人。 Dialogflow 用于为各种语言和多个平台上的客户构建会话应用程序。
您知道马来西亚航空公司使用 Google Dialogflow 为其客户简化航班搜索、预订和付款吗？ 是的，真的很神奇。
优点：
- 简单易学
- 支持基于文本和语音的助手。
- 轻松管理和扩展
- 多语言支持
- 与 Messenger、Skype、Telegram、Twilio 等集成。
缺点：
- 您只能为每个项目提供一个 webhook。
开始使用 Google Dialogflow
2. 亚马逊 Lex
确实是构建聊天机器人最强大的框架之一！ 它具有先进的 NLP 模型，用于在应用程序中构建会话界面。 Amazon Lex 管理对话并动态调整对话中的响应。
美国心脏协会通过首屈一指的 Heart Walk 活动在全国范围内吸引近 100 万参与者，以推进他们拯救生命的使命。 AHA 正在使用 Amazon Lex 来简化注册流程，以便 HeartWalk 参与者可以使用他们的自然声音通过网站轻松注册。
优点：
- 自动语音识别
- 提供多种平台的SDK
- 执行业务逻辑的能力
- AWS Lambda 集成
缺点：
- 它仅支持英语
- 复杂的网络集成
开始使用 Amazon Lex
3. RASA
RASA 是一个基于 python 的开源框架。它有两个主要组件：RASA NLU 和 RASA Core。 Rasa NLU 负责自然语言理解，而 Rasa 核心则帮助创建智能对话聊天机器人。
RASA 使用机器学习模型来确定对话的流程。它被 Gartner 评为“对话式 AI 平台中的优秀供应商”。
T-Mobile 是美国第二大无线运营商。有时，超过 20,000 名客户可能会排队与 T-Mobile 专家交谈，其中许多客户的要求很简单。这就是为什么该公司考虑构建一个可以帮助回答查询的对话式人工智能机器人。他们完全在内部进行了开发，以节省成本，并且他们可以定制机器人的各个方面。因此，他们使用了 RASA。
优点：
- 高度可定制
- 多种部署环境
- 基于角色的访问控制
- 与 Messenger、Slack、Telegram、Twilio 等集成。
缺点：
- 不适合初学者。需要 NLP 方面的知识。
- 程序员无法对对话处理进行精细控制。
开始使用 RASA
4.IBM 沃森
您是否想要一个即使非技术用户也可以使用的聊天机器人框架？ 或者您不希望您的数据被共享？ 如果是，IBM Watson 是构建聊天机器人的首选框架。
它建立在使用处理框架来理解和学习对话线索的神经网络之上。
四大审计、税务和咨询公司 KPMG LLP 使用 IBM Watson 帮助他们更有效地为客户找到研发税收减免。 它帮助税务专业人士充满信心地确定税收减免资格。
优点：
- 自动预测分析
- 让您将数据存储在私有云上
- 多语言支持
- 与 Messenger、Wordpress 等集成。
缺点：
- 缓慢的整合
- 相当昂贵
开始使用 IBM Watson
5. Wit.ai
Wit.ai 是 Facebook 构建的开源聊天机器人构建框架。 它使人们能够使用他们的声音来控制智能扬声器、电器、照明等。
结构上，Aisa Holmes 聊天机器人向用户提出各种问题，以帮助用户找到符合其特定偏好的品质和功能的房子。 它使用 Wit.ai NLP 引擎来了解用户意图并提供有价值的信息。
优点：
- 易于部署
- 大型开发者社区
- 提供 80 多种语言支持
- 与 Messenger、可穿戴设备等集成。
缺点：
- 难以检索丢失的参数
- 如果我们共享数据，它将在整个 Wit.ai 生态系统中共享
开始使用 Wit.ai
6.潘多拉机器人（Pandorabots）
它是一个开源的聊天机器人开发框架。它基于 AIML（人工智能标记语言）的脚本语言，开发人员可以使用它来构建对话机器人。
Pandorabots 专为开发人员和客户体验设计师打造。它没有预先配置的机器学习工具。
SuperFish AI 是一个用于大规模教授英语的语言学习平台。他们希望为缺乏英语教师的中国农村地区的英语学习提供标准化的解决方案。通过使用 Pandorabot，Superfish 能够立即引入一个强大的、自由形式的英语对话练习伙伴，以补充他们内部开发的内容和课程计划。 Pandorabots 平台允许他们根据实时学生使用情况不断改进和定位他们的聊天机器人内容。
优点：
- 无平台锁定：拥有并下载您的代码
- 快速迭代：CI/CD、版本控制、聊天日志
- 部署到消息或语音通道
- 轻松添加语音到文本和文本到语音
- 用于与应用程序和系统集成的 RESTful API
缺点：
- 准确性较低
- 必须单独学习AIML
开始使用潘多拉机器人
7.微软机器人框架
语言理解 (LUIS) 是一种基于机器学习的服务，用于将自然语言构建到应用程序、机器人和 IoT 设备中。 LUIS 解释用户意图并从任何请求中提取重要细节。 LUIS 还可以边学习边学习，让您能够不断提高机器人对话的质量。
UPS 是一家长期的 IT 创新者，通过智能应用程序改善了客户服务，这些应用程序几乎可以在任何设备上为其客户提供相关的无缝体验。 UPS 在 220 多个国家和地区递送超过 1900 万个包裹。客户可以让 UPS Bot 参与基于文本和语音的对话，以获取他们需要的有关货件、费率和 UPS 位置的信息。
优点：
- 适用于多种计算机语言的 SDK
- 企业就绪，全球可用
- 与 Cortana、MS Team、Slack、Skype 等集成。
缺点：
- 支持 Node.js 或 C# 进行开发。
开始使用路易斯
结论
所以，在这个博客中，我们讨论了最好的 7 个聊天机器人开发框架及其优缺点
聊天机器人已被证明是改善客户服务的极其有效的解决方案。它既省时又高效。尽管公司的技术有多好，但如果客户支持不好，业务就会受到影响。这就是为什么公司正在以非常快的速度采用聊天机器人服务。
让数据承认列兵。 Ltd. 组织了“使用 RASA 创建自己的聊天机器人”以及在云上部署的 Bootcamp。如果想在适当的指导下学习，您可以报名参加训练营。
原文：https://medium.com/@letthedataconfess/best-chatbot-frameworks-you-must-…