Luis.ai बनाम api.ai बनाम wit.ai के बीच तुलना?

Question 1

क्या किसी को तीनों के बीच विशिष्ट अंतर और विशेषताएं पता हैं, या यदि किसी के पास डेवलपर के रूप में उपयोग करने के लिए अधिक सुविधाएँ / अधिक लचीली हैं?

Question 2

wit.ai डायलॉगफ़्लो luis.ai`vs` `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.        ║
╚══════╩════════════════════════════════════╩═════════════════════════════════════════════╩════════════════════════════════════╝

अपडेट: API.AI अब डायलॉगफ्लो है। यहाँ और जानें।

Question 3

इस ब्लॉगपोस्ट में लुइस, Wit.ai, Api.ai, Amazon Alexa और IBM Watson सेवाओं की वास्तव में अच्छी विश्लेषण और तुलना है। इसकी एक अच्छी पृष्ठभूमि यह भी है कि आप पहले स्थान पर एक संवादी बॉट का निर्माण क्यों करना चाहते हैं और इसके साथ आने वाली कुछ चुनौतियाँ। यह YumiBot (एक बॉट जो आपको ऐप डेवलपमेंट के लिए मूल्य उद्धरण देता है) के पीछे लोगों द्वारा लिखा गया है ।

सामान्य बात यह है कि यदि आप प्रयोग कर रहे हैं तो Wit.ai और लुइस बढ़िया विकल्प हैं और कुछ मुफ्त में प्राप्त करना चाहते हैं। Api.ai के पास एक शानदार सेवा और उपयोगकर्ता अनुभव है लेकिन यह मुफ़्त नहीं है। आईबीएम वॉटसन के साथ ही , बाद में उद्यम के काम के लिए अधिक कीमत। एलेक्सा का एपीआई बहुत अच्छा है, लेकिन केवल एलेक्सा के साथ काम करता है (लेकिन यह देखते हुए कि उनके पास बहुत बड़ा उपयोगकर्ता है, बुरा सौदा नहीं है)।

उनकी सलाह यह भी है कि एक प्रदाता पर बहुत अधिक भरोसा न करें:

हम आपको सलाह देंगे कि आप अपने मॉडल के लिए आवश्यक सभी डेटा को अपने कोड रिपॉजिटरी में संरचित तरीके से स्टोर करें। इसलिए बाद में आप मॉडल को खरोंच से हटा सकते हैं, या ज़रूरत पड़ने पर भाषा समझने वाले को भी बदल सकते हैं। आप बस उस स्थिति में नहीं रहना चाहते जब कोई कंपनी उनकी सेवा बंद कर दे और आप पूरी तरह से अप्रयुक्त हों। क्या आपको पार्स याद है?

मुझे उम्मीद है कि इससे थोड़ी मदद मिली! मुझे लगता है कि चुनाव करने का सबसे अच्छा तरीका सिर्फ इन सेवाओं को आजमाना है। यह देखते हुए कि उनमें से बहुत से विकास के तहत अभी भी भारी हैं और सुविधाओं / मूल्य निर्धारण मॉडल को जोड़ने के लिए, आपको एक विशिष्ट उपयोग-मामले के साथ उन पर आने का प्रयास करना चाहिए और देखना चाहिए कि आपको वह कहां मिल सकता है जहां आपको सबसे तेज जरूरत है।

Question 4

हमने हाल ही में सात एनएलयू एपीआई-सक्षम सेवाओं का मूल्यांकन अध्ययन प्रकाशित किया है : API.ai, Amazon Lex, Microsoft LUIS, IBM Watson Conversation, wit.ai, Recast.ai और Snips.ai।

हमारे निष्कर्षों का संक्षिप्त सारांश:

आईबीएम वॉटसन इरादे का पता लगाना सबसे अच्छा है, खासकर छोटे प्रशिक्षण डेटासेट पर (हालांकि जब 2000 से अधिक नमूनों पर प्रशिक्षित किया जाता है तो यह अंतर अविभाज्य है)।
API.AI मुफ़्त है, बड़े पर्याप्त प्रशिक्षण सेट पर प्रदर्शन IBM Watson और Microsoft LUIS से मेल खाता है।
Microsoft LUIS हमारे परीक्षणों में दूसरों की तुलना में बहुत तेज़ी से काम करता है। wit.ai में ऊपर के तीनों की तुलना में कुछ खराब प्रदर्शन और प्रतिक्रिया समय है, लेकिन यह मुफ़्त है और यह सबसे अच्छी भाषा कवरेज (कुछ 50 भाषाएँ) प्रदान करता है।
अमेज़ॅन लेक्स में काफी सख्त एपीआई सीमाएँ हैं (प्रशिक्षण सेट का आकार 200K प्रतीकों तक सीमित है, जो एक बहु-इरादे सहायक के लिए एक अच्छे इरादे का पता लगाने की गुणवत्ता तक पहुंचने के लिए अपर्याप्त हो सकता है; इसके लिए संस्थाओं द्वारा लेबल किए जाने वाले सभी प्रशिक्षण उच्चारणों की आवश्यकता होती है, जो जटिल हैं; डेटासेट की तैयारी।

Question 5

इस प्रश्न का एक पहलू यह है कि प्राकृतिक भाषा को समझने में ये उपकरण कितने कुशल हैं। हाल ही में एक बेंचमार्क में हमने (Snips, a French AI कंपनी) प्रकाशित किया, हमने Alexa (Amazon), सिरीकिट (Apple), लुइस (Microsoft) और API.ai (Google) के अंतर्निहित प्राकृतिक भाषा इंजनों का परीक्षण किया है।

हमने प्राकृतिक प्रश्नों को समझने की उनकी क्षमता का परीक्षण किया जैसे "मुझे एक सलाद बार खोजें जो मैं अपनी दोपहर के भोजन की बैठक के लिए जा सकता हूं", "6 लोगों के लिए एक टैक्सी ऑर्डर करें", साथ ही साथ 326 अन्य प्रश्न भी।

कुल मिलाकर निष्कर्ष यह है कि सभी समाधान अपूर्ण हैं।

अधिक सटीक रूप से, उनकी प्रतिक्रियाओं (60% और 90% के बीच सटीक) में सभी के पास समान स्तर का शोर है, लेकिन भाषा की चौड़ाई में महत्वपूर्ण अंतर हैं जो वे समर्थन कर सकते हैं। इस दृष्टिकोण से, लुइस सबसे खराब प्रदर्शन करता है: हमने उपयोग किए गए प्रत्येक मामले पर, यह 14% से कम प्रश्नों को समझा। API.ai बेहतर प्रदर्शन करता है, हालांकि बहुत मज़बूती से नहीं: यह हमारे द्वारा परीक्षण किए गए प्रश्नों के 0 और 80% के बीच उपयोग मामलों पर निर्भर करता है। एलेक्सा (42% और 82% रिकॉल) और सिरी (61% रिकॉल) के लिए रिकॉल के उच्चतम स्तर देखे जा सकते हैं।

अधिक विवरण, और इन परिणामों के पीछे का कच्चा डेटा हमारे ब्लॉग पोस्ट, बेंचमार्किंग नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग सिस्टम में पाया जा सकता है

Question 6

मैं लचीलेपन के आसपास अपने प्रश्न के अंतिम भाग का जवाब देने जा रहा हूं और एक डेवलपर होने के नाते, IMO यह अंत में नीचे आता है कि आप इन प्लेटफार्मों में क्या देख रहे हैं।

यदि आप NodeJS या .Net का उपयोग कर एक डेवलपर हैं, तो LUIS.ai में एक व्यापक पुस्तकालय और अच्छी तरह से परिभाषित कोड स्निपेट्स हैं और उदाहरण के लिए एक सभ्य बॉट को जल्दी से स्पिन करना है। इंटेंट्स और एंटिटी की मान्यता, गूगल की तुलना में बराबर नीचे है, लेकिन अगर आप माइक्रोसॉफ्ट शॉप हैं, तो O365, टीम्स, स्काइप, कॉर्टाना आदि के लिए बहुत सारे 1-क्लिक इंटीग्रेशन हैं। LUIS.ai के लिए विपक्ष उनकी सेवा लगती है बहुत अस्थिर है, क्योंकि यह उनके LUIS.ai वेबसाइट लेखन कनेक्शन को अस्वीकार करने के लिए काम नहीं कर रहा है और यह एक सप्ताह से अधिक हो गया है, जहां कॉर्टाना एकीकरण काम नहीं कर रहा है। इसलिए मंच अभी भी प्रगति पर है।

Api.ai, शुद्ध NLU के नजरिए से लुइस से बेहतर है। फॉलोअप इंटेंट्स को सेटअप करना बहुत आसान है, भाषण प्राइमिंग लुइस से काफी बेहतर है। (स्पीच प्राइमिंग के बाद भी)। मैं यह कहना चाहूंगा कि यह कनेक्टबिलिटी और एक बीओटी बनाने के लिए एपीआई भी एमएसबीओटी चैट बॉट के निर्माण की तुलना में थोड़ा अधिक जटिल है।

एक अन्य प्लेटफ़ॉर्म ओपन सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जो कर्षण प्राप्त कर रहा है वह है RASA NLU। https://rasa.com/ । तुलनात्मक रूप से इकाई की मान्यता और रैंकिंग अभी भी बड़े डेटासेट का थोड़ा स्केच है, लेकिन इसके खुले स्रोत और यदि आप अपने हाथों को गंदा करना चाहते हैं, तो आप उनके गीथब प्लेटफॉर्म को कांटा कर सकते हैं और इसमें सुधार कर सकते हैं।

शुद्ध विकास के नजरिए से, एमएस प्लेटफॉर्म में एक चैटबॉट को उड़ाना आसान है (luis.ai या qnamaker.ai का उपयोग करके), लेकिन चुनौतियों का सामना करने के लिए तैयार रहें क्योंकि वे मंच को स्थिर करने पर काम करते हैं।

-कार्तिक

Question 7

मेरी राय में लुइस अधिक मजबूत है और विभिन्न भाषाओं में संस्थाओं को निकाल सकता है। मैंने api.ai में परीक्षण किया है और डच ने मेरे लिए काम नहीं किया। यदि आपको केवल अंग्रेजी की आवश्यकता है, तो उनमें से किसी एक को ठीक होना चाहिए, लेकिन यदि आपको अधिक भाषाओं का समर्थन करने की आवश्यकता है, तो एक सेवा के साथ अटकने से पहले उन भाषाओं का बेहतर परीक्षण करें। पाठ के लिए बिंग भाषण ठीक है, लेकिन मुझे लगता है कि अधिक मजबूत समाधान प्राप्त करने के लिए आपको एक और Microsoft सेवा की आवश्यकता होगी जो आवाज और शोर को साफ करती है।

Question 8

मैं DialogFlow का उपयोग कर रहा था, लेकिन मैं LUIS में बदल गया। क्यों? क्योंकि जब आप DialogFlow में DetectIntent को कॉल करते हैं, तो आपको चयनित इरादे और उसके आत्मविश्वास के स्तर के साथ एक JSON मिलता है, लेकिन मुझे प्रत्येक के आत्मविश्वास स्तर के साथ इरादों की एक सूची प्राप्त करने की आवश्यकता है। ऐसा ही wit.ai और api.ai के साथ होता है।

दूसरी ओर, LUIS आपको प्रतिक्रिया के रूप में इंटेंट की एक सूची देता है। इस तरह, मैं अपनी तरफ से आगे की प्रक्रिया को लागू कर सकता हूं।

यह LUIS का एक उदाहरण है जब आप "काहिरा के लिए उड़ान" (LUIS उदाहरण का हिस्सा) के लिए खोज करते हैं:

 {
   "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
       }
   ]
}

दूसरी ओर, डायलॉगफ्लो को चालू करने के लिए यूआई आपको LUIS के साथ बहुत शक्तिशाली है।

Luis.ai बनाम api.ai बनाम wit.ai के बीच तुलना?

wit.ai डायलॉगफ़्लो luis.aivs vs

wit.ai डायलॉगफ़्लो luis.ai`vs` `vs`