10 open-source-фреймворков для разработки ИИ-ботов

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.

01d549ee2eeb5fff84f0d2fff8ea9a37.png

1. TensorFlow

869c33fc7e45bcaec55fe87a77a89dd3.png

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

7aabff4733d1330898163e502bc508d9.png

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

827dc7238754108428642d6f7468d6a7.png

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:

4. Rasa

49ee84ff9676b6e1a6e00eede3a97cec.png

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.

eee3fc4452129f3e00bd694f44d4d67f.png

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

39f6c092fb2646e39b479b4450f32461.png

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:

Стоимость:

  • работа со стандартными каналами: бесплатно

  • работа с премиум-каналами: после ежемесячно предоставляемых 10 тыс. бесплатных сообщений — $0,50 за 1 тыс.

6. Pandorabots

c7fd1419ed9ba282e2f6887975b51b90.png

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:

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

48ccbf818a73a6fd5a900a9d5c0044e8.png

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:

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:

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:

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:

Минусы:

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.

© Habrahabr.ru