Если вы всерьёз заинтересовались созданием ИИ-бота, то вам пригодится набор инструментов для его разработки. Чтобы помочь определиться с правильным решением, Екатерина Саяпина, Product Owner личного кабинета платформы МТС Exolve, сделала небольшой обзор наиболее популярных ИИ-фреймворков.
В статье также пойдёт речь о решениях с функциями распознавания речи. Мы включили в подборку наиболее известные продукты, но если захотите углубиться именно в голосовые технологии, то изучите проекты с 5 тыс. звёзд на GitHub, среди которых DeepSpeech, Leon, Wav2letter и Annyang. Также рекомендуем обратить внимание на Voice API и подобные платформы для гибкой настройки всей цепочки коммуникаций.
1. TensorFlow
Одна из самых популярных платформ глубокого обучения, разработанная Google. У неё широкий спектр инструментов и библиотек для создания ИИ-ботов. TensorFlow имеет гибкую архитектуру и наполнена множеством наработок для каждого этапа разработки ИИ, будь то развёртывание модели или подготовка данных, что делает её отличным выбором для создания сложных приложений.
Плюсы:
высокий уровень абстракции
интерактивность — может создавать, изменять и настраивать модель «на лету»
гибкость — работает в разных направлениях: нейросетях, Deep learning и прочих
кросс-платформенность — поддержка популярных операционных систем и облачных платформ
большое комьюнити, поэтому ответы на популярные вопросы можно найти без особого труда
Минусы:
крутая кривая обучения
сложна для новичков, требует наличия технических навыков и общего понимания специфики отрасли
2. PyTorch
Популярная библиотека глубокого обучения, обладающая простым и интуитивно понятным интерфейсом. Предоставляет широкий набор функций для создания и обучения ИИ-моделей. Она поддерживает плавное масштабирование и разработку на основных облачных платформах, имеет мощную экосистему инструментов и библиотек.
Плюсы:
содержит множество модульных частей, которые вы можете легко комбинировать, а при желании разработать собственные типы слоёв
открытый исходный код, распространяется бесплатно
Минусы:
обычно пользователям необходимо писать собственный обучающий код
нет коммерческой поддержки
3. Dialogflow
Облачная платформа для создания ИИ-программ с поддержкой NLP. Даёт разработчику возможность создать чат-бота, принимающего и обрабатывающего команды на естественном языке. В сервис встроены мощные инструменты для работы с диалоговыми системами, а ещё он может интегрироваться с различными платформами.
Плюсы:
широкий диапазон возможностей
гибкость в обработке текстовых запросов
$600 новым клиентам на бесплатную пробную версию Dialogflow
Минусы:
не поддерживает одновременную работу с другими фреймворками, зависимость проекта от Dialogflow
лимит на количество текстовых запросов в минуту в бесплатной версии
Стоимость:
после окончания пробного периода цена текстового запроса — $0,007.
4. Rasa
Набор инструментов для изготовления любого ИИ-бота, предоставляющий функции для разработки различных типов ботов, включая текстовых и голосовых. Rasa обладает гибкой архитектурой и поддерживает множество языков и платформ. В их GitHub можно найти уйму полезных средств, с помощью которых можно создавать помощников, в том числе используя Microsoft Bot Framework, Telegram, Mattermost и МТС Exolve.
Если подключить Rasa, например, к Voice или SMS API, он сможет создать помощников, способных вести многоуровневые беседы с большим количеством ветвлений. Возможности интеграции можно изучить в документациях Rasa и нашего SMS API.
Плюсы:
возможность реализации любых функций бота
возможность создания контекстного ассистента для популярных мессенджеров (Telegram, Slack, Google Hangouts и др.)
распространяется бесплатно
Минусы:
на стороне сервера сделанные при помощи Rasa чат-боты занимают много ресурсов
он не имеет прямого подключения к системам чата, которые уже настроены и готовы к работе
5. Microsoft Bot Framework
Инструмент для создания и развёртывания ИИ-ботов от известного ИТ-гиганта обладает мощными функциями по распознаванию речи и NLP, а также предоставляет интеграцию с другими платформами Microsoft, такими как Skype, Microsoft Teams и Slack. Фреймворк оснащён многоязычной поддержкой для удобства общения с пользователями со всего мира. Хорошо взаимодействует с платформой службы Azure, интегрированной средой разработки, позволяющей ускорить и упростить разработку любого нового бота.
Среди прочего, компания предлагает эмулятор, средства для создания QnA, аналитику и службы распознавания речи.
Плюсы:
встроен набор готовых моделей для внутренних продуктов Microsoft
внедрены SDK для разных компьютерных языков
возможность машинного обучения речи в текст
Минусы:
нет возможности установить локально ядро NLU
Стоимость:
работа со стандартными каналами: бесплатно
работа с премиум-каналами: после ежемесячно предоставляемых 10 тыс. бесплатных сообщений — $0,50 за 1 тыс.
6. Pandorabots
Pandorabots — одна из старейших платформ по созданию чат-ботов с открытым исходным кодом, используемая до сих пор. Проект запустили в продакшн ещё в 2008 году, и на сегодня он довольно популярен на GitHub. Здесь для написания сценариев разговора с чат-ботом используется язык разметки искусственного интеллекта — AIML. Фреймворк имеет платные библиотеки и модули премиум-класса, такие как Mitsuku, а также бесплатные библиотеки с открытым исходным кодом, такие как ALICE, Rosie и Base Bot.
Здесь есть средства для Speech-to-text и Text-to-speech, возможность работы с разными языками и RESTful API для интеграции с любыми приложениями, поэтому нет проблем встроить продвинутые опции в отделы продаж и поддержки через API.
Плюсы:
позволяет создать язык моделирования ИИ на любом естественном языке
интуитивно понятный интерфейс
Минусы:
чат-бот не может сам начать обсуждение
Стоимость:
бесплатный тарифный план с ограниченными функциями
тариф для разработчиков (от $19 за 10 тыс. сообщений в месяц)
профессионал ($199 за 100 тыс. сообщений в месяц)
7. Botpress
BotPress — open-source-сервис для создания ИИ-софта, написанный на TypeScript. Предоставляет набор инструментов для разработки сложных чат-ботов с возможностью обработки NLP и интеграции с различными каналами связи. Интеграция имеет модульную архитектуру и поддерживает множество расширений.
Плюсы:
позволяет создавать автоматизирующие коммуникации и рабочие процессы в компаниях
безопасное хранение данных
Минусы:
нет распределения ролей, виджетов с белыми метками и других дополнительных функций
8. Chatfuel
Современная платформа, используемая для создания более 350 тыс. различных ботов на основе Messenger. Одна из самых популярных систем с открытым исходным кодом. На сегодня сервис используют Netflix, Visa, Levi’s, Nissan, Lego.
Плюсы:
удобный интерфейс общения с пользователем через внутреннего чат-бота
грамотно выстроенные функции по обслуживанию клиентов с динамическим интерфейсом отчётности
Минусы:
первоначальная настройка занимает значительное количество времени
среди совместимых каналов мало вариантов
Стоимость:
бесплатный тарифный план с ограниченными функциями
PRO ($15 в месяц)
9. Wit.ai
Платформа разработки ИИ-ботов, специализирующаяся на обработке естественного языка, предоставляет API и инструменты для создания ИИ-ботов, способных понимать и отвечать на вопросы пользователей. У Wit.ai простой интерфейс, и её можно интегрировать с различными каналами связи. Этот бесплатный конструктор чат-ботов с открытым исходным кодом поддерживает 132 языка с функциями голосового управления.
Разработчики предложили неплохой пример с определением температуры в своей документации, можете попробовать эту логику для своих сценариев, в комплекте есть и HTTP API.
Плюсы:
платформа использует машинное обучение для анализа каждого человеческого взаимодействия и постоянно улучшает обработку естественного языка
возможность создания голосового интерфейса для мобильных приложений
Минусы:
небольшое комьюнити
10. Botkit
Open-source-платформа, управляемая компанией Microsoft, с интегрированным набором инструментов по управлению контентом, работе с аналитикой и операционными инструментами, с расширенным режимом обучения, помогающим отвечать на распространённые запросы клиентов.
Плюсы:
активное сообщество и 11 тыс. звёзд на GitHub
Минусы:
нет встроенной поддержки NLP и использует службу Microsoft LUIS для части NLU (Natural Language Understanding)
Выбор фреймворка для разработки ИИ-бота зависит от ваших потребностей, опыта и предпочтений. Каждый из перечисленных вариантов имеет свои особенности и преимущества, поэтому важно провести дополнительное исследование и протестировать их функциональность перед тем, как начнёте разработку.
Независимо от выбранного фреймворка, разработка ИИ-бота — увлекательный и интересный процесс создания инновационных и полезных решений. Надеемся, что эта статья поможет вам найти подходящий инструмент и вдохновит на создание ИИ-бота. Если у вас есть собственные инструменты, которые вы применяете при разработке таких ботов, расскажите о них, пожалуйста.