誰かが3つの間の特定の違いと機能を知っていますか、または開発者として使用するためのより多くの機能/より柔軟なものがあるかどうか？

wit.ai Dialogflow luis.aivs vs

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                                      wit.ai vs api.ai(Dialogflow) vs luis.ai                                                 ║
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║ 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.                                   ║                                    ║
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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.      ║                                             ║                                    ║
╠══════╬════════════════════════════════════╬═════════════════════════════════════════════╬════════════════════════════════════╣
║ 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.        ║
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更新： API.AIはDialogflowになりました。詳細については、こちらをご覧ください。

このブログ投稿には、Luis、Wit.ai、Api.ai、Amazon Alexa、IBMWatsonの各サービスの非常に優れた分析と比較が含まれています。また、そもそも会話型ボットを構築したい理由と、それに伴ういくつかの課題についての優れた背景もあります。YumiBotの背後にいる人々によって書かれています（アプリ開発の見積もりを提供するボット）のます。

一般的な要点は、Wit.aiです。実験をしていて、何かを無料で入手したい場合とLuisが最適な選択肢であるということです。Api.aiは優れたサービスとユーザーエクスペリエンスを提供しますが、無料ではありません。IBM Watsonと同じように、後者はエンタープライズ作業の価格が高くなっています。AlexaのAPIは素晴らしいですが、Alexaでのみ機能します（ただし、ユーザーベースが膨大であることを考えると、悪いことではありません）。

彼らのアドバイスは、1つのプロバイダーに過度に依存しないことでもあります。

モデルに必要なすべてのデータを構造化された方法で独自のコードリポジトリに保存することをお勧めします。したがって、後でモデルを最初から再トレーニングしたり、必要に応じて言語理解プロバイダーを変更したりすることができます。会社がサービスを停止し、完全に準備ができていない状況になりたくないだけです。解析を覚えていますか？

これが少し役に立ったことを願っています！選択する最良の方法は、これらのサービスを試してみることだと思います。それらの多くはまだ開発中および機能の追加/価格設定モデルの変更が重いことを考えると、特定のユースケースでそれらを試してみて、どれが最も速く必要な場所に到達できるかを確認する必要があります。

最近、7つのNLU API対応サービス（API.ai、Amazon Lex、Microsoft LUIS、IBM Watson Conversation、wit.ai、Recast.ai、Snips.ai）の評価調査を公開しました。

調査結果の簡単な要約：

• IBM Watsonインテント検出は、特に小規模なトレーニングデータセットで最適です（ただし、2000を超えるサンプルでトレーニングした場合、違いは区別できません）。
• API.AIは無料で、十分な大きさのトレーニングセットでのパフォーマンスはIBMWatsonとMicrosoftLUISに匹敵します。
• Microsoft LUISは、テストで他のLUISよりも大幅に高速に動作します。wit.aiは、上記の3つよりもパフォーマンスと応答時間がやや劣りますが、無料で、最高の言語カバレッジ（約50言語）を提供します。
• Amazon Lexには非常に厳しいAPI制限があります（トレーニングセットのサイズは200Kシンボルに制限されているため、マルチインテントアシスタントのインテント検出品質を達成するには不十分な場合があります。また、すべてのトレーニング発話をエンティティでラベル付けする必要があり、複雑です。データセットの準備。

この質問の1つの側面は、これらのツールが自然言語を理解するのにどれほど効率的かということです。私たち（フランスのAI企業であるSnips）が公開したばかりの最近のベンチマークでは、Alexa（Amazon）、SiriKit（Apple）、Luis（Microsoft）、およびAPI.ai（Google）の組み込みの自然言語エンジンをテストしました。

「ランチミーティングに行くことができるサラダバーを見つけて」、「6人用のタクシーを注文する」、その他326のクエリなど、自然なクエリを理解する能力をテストしました。

全体的な結論は、すべてのソリューションが不完全であるということです。

より正確には、それらはすべて応答に同様のレベルのノイズ（60％から90％の精度）を持っていますが、サポートできる言語の幅には大きな違いがあります。この観点から、ルイスは最もパフォーマンスが低く、テストしたすべてのユースケースで、クエリの14％未満しか理解していませんでした。API.aiは、信頼性は高くありませんが、パフォーマンスが向上しています。ユースケースに応じて、テストしたクエリの0〜80％を理解します。最高レベルのリコールは、Alexa（42％と82％のリコール）とSiri（61％のリコール）で観察できます。

詳細、およびこれらの結果の背後にある生データは、ブログ投稿「自然言語理解システムのベンチマーク」にあります。

私は柔軟性と開発者であるというあなたの質問の最後の部分に答えるつもりです、IMOそれは最終的にあなたがこれらのプラットフォームで探しているものに帰着します。

NodeJSまたは.Netを使用している開発者の場合、LUIS.aiには、まともなボットをすばやく起動するための広範なライブラリと明確に定義されたコードスニペットと例があります。インテントとエンティティの認識はグーグルと比較して少し劣っていますが、Microsoft Shopの場合、O365、Teams、Skype、cortanaなどへのワンクリック統合がたくさんあります。LUIS.aiの短所は彼らのサービスのようです非常に不安定です。この記事を書いている時点で、LUIS.ai Webサイトは接続を拒否して機能しておらず、cortana統合が機能していないのは1週間以上です。したがって、プラットフォームはまだ進行中の作業です。

Api.aiは、純粋なNLUの観点からはLuis.aiよりも優れており、フォローアップインテントの設定は非常に簡単で、音声プライミングはLuis.aiよりもはるかに優れています（音声プライミング後でも）。私が言うところの短所は、ボットを構築するための接続性とAPIは、MSBotベースのチャットボットを構築するよりも少し複雑です。

勢いを増しているもう1つのプラットフォームオープンソースプラットフォームはRASANLUです。https://rasa.com/。比較的、エンティティの認識とランキングはまだ大規模なデータセットの大ざっぱですが、そのオープンソースであり、手を汚したい場合は、githubプラットフォームをフォークして改善することができます。

純粋な開発の観点からは、MSプラットフォームでチャットボットを飛ばす方が簡単です（luis.aiまたはqnamaker.aiを使用）が、プラットフォームの安定化に取り組む際に課題に直面する準備をしてください。

-Kartik

私の意見では、ルイスはより堅牢で、さまざまな言語でエンティティを抽出できます。api.aiでテストしましたが、オランダ語が機能しませんでした。英語のみが必要な場合は、いずれか1つでも問題ありませんが、より多くの言語をサポートする必要がある場合は、1つのサービスにとらわれる前に、それらの言語もテストすることをお勧めします。スピーチをテキストにBingすることは問題ありませんが、より堅牢なソリューションを得るには、音声とノイズをクリーンアップする別のMicrosoftサービスが必要になると思います。

DialogFlowを使用していましたが、LUISに切り替えました。どうして？DialogFlowでDetectIntentを呼び出すと、選択したインテントとその信頼レベルを含むJSONが取得されますが、それぞれの信頼レベルを含むインテントのリストを取得する必要があるためです。同じことがwit.aiとapi.aiでも起こります。

一方、LUISは、応答としてインテントのリストを提供します。そうすれば、自分の側でさらに処理を適用できます。

これは、「カイロへのフライトの予約」を検索したときのLUISの例です（LUISの例の一部）。

 {
   "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
       }
   ]
}

一方、DialogFlowを構成するUIは、LUISで得られるものよりもはるかに強力です。