就会话流而言，rasa core 和 botkit 框架有什么区别？答案

【问题标题】：What is the difference between rasa core and botkit framework in terms of flow of conversation?就会话流而言，rasa core 和 botkit 框架有什么区别？
【发布时间】：2018-02-25 11:32:25
【问题描述】：

我正在使用 rasa 学习机器人开发。我在其中采用了简单的银行系统用例。以下是简短的流程：

I want to apply for loan
                Home loan   Car Loan   Personal Loan

**User comes again after some days**

                Hey, you inquired about the loan previously, what is the status?
Bought from another bank
                    Which bank?
Axis Bank
                    What interest rate did you buy the loan at?
5%

假设用户问“我想申请贷款”，所以我可以分类意图并提取实体并相应地回复用户。但是如果用户说“Axis Bank”，我应该如何跟踪他回答为“Axis Bank”的哪个问题以及我的下一个问题或答案是什么？

我搜索了“如何跟踪对话状态？”

我遇到了[https://github.com/RasaHQ/rasa_nlu/issues/303][1]这个链接他们提到了

我认为这不应该成为 RASA 目标的一部分 IMO：NLU 是独立的一个非常大和复杂的话题来处理。但是你可以使用特定的像 botkit 这样的框架。

但在 rasa-core 中有一个插槽选项（在对话期间要跟踪的信息（例如用户年龄））

在下面的链接中提到 Difference between Rasa core and Rasa nlu

Rasa 核心用于引导对话流程，而 Rasa nlu 则用于理解和处理文本以提取信息（实体）

有人可以帮我理解 rasa-core 和 botkit 在对话流程方面的区别吗？

【问题讨论】：

标签： bots rasa-nlu rasa-core rasa botkit

【解决方案1】：

RASA 和 botkit 不是唯一的选择，您当然还有（仅举几个对开发人员友好的选项）IBM Watson、MS Bot Framework（或他们现在称之为 botbuilder），其中 v4 正在开发中在开源中。

使 RASA Core 脱颖而出的原因在于，它会根据对话的意图和当前状态了解下一步该做什么。与其他人一起，您需要编写流程脚本（或者您必须构建一个可以容纳其他人可以填充的流程的数据结构）。

您将采用哪种方式取决于您已经拥有多少对话数据以及您的机器人将有多复杂。对于一个简单的机器人，使用脚本流会更快。当它变大时，您的脚本机器人将难以扩展。

这是我在学习 RASA 时读到的几篇好文章。 https://medium.com/rasa-blog/a-new-approach-to-conversational-software-2e64a5d05f2a

https://medium.com/@harjun1601/building-a-chatbot-with-botkit-and-rasa-a18aa4d69ebb

【讨论】：

很好的答案，埃德！我有一个小评论要补充：您将采用哪种方式取决于您已经拥有多少对话数据以及您的机器人将有多复杂 Rasa Core 的设计使您实际上不需要任何培训数据开始。作为工程师，您可以使用您的领域知识来引导初始训练数据。所有的机器人一开始都很简单，但你会惊讶于一个简单的机器人变得复杂的速度有多快:)