luis.ai vs api.ai vs wit.ai比较？
有没有人知道三者之间的具体差异和特点，还是如果有更多的function/更灵活的使用作为开发人员？
wit.ai vs api.ai vs luis.ai
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ wit.ai vs api.ai vs luis.ai ║ ╠══════╦════════════════════════════════════╦═════════════════════════════════════════════╦════════════════════════════════════╣ ║ S.No ║ Wit.ai ║ Api.ai ║ 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. ║ ╚══════╩════════════════════════════════════╩═════════════════════════════════════════════╩════════════════════════════════════╝
更新： API.AI现在是Dialogflow。 在这里了解更多。
这篇博文对Luis，Wit.ai，Api.ai，Amazon Alexa和IBM Watson服务进行了很好的分析和比较。 它也有一个很好的背景，你为什么想要build立一个对话机器人和一些挑战随之而来。 它是由YumiBot （一个为您提供应用程序开发报价的机器人）背后的人写的。
一般的要点是， Wit.ai和Luis是一个很好的select，如果你正在试验，只是想免费获得一些东西。 Api.ai有一个伟大的服务和用户体验，但不是免费的。 与IBM Watson一样 ，后者对企业工作的定价更高。 Alexa的 API是伟大的，但只适用于Alexa（但鉴于他们有一个庞大的用户群，不是一个坏的交易）。
他们的build议也是不要太依赖一个提供者：
我们build议您将模型所需的所有数据以结构化的方式存储在您自己的代码库中。 所以，以后你可以从零开始重新训练模型，甚至可以根据需要更改语言理解提供者。 你只是不想在公司closures服务的情况下，你完全没有准备好。 你还记得Parse吗？
我希望这有一点帮助！ 我认为做出select的最好方法就是试试这些服务。 鉴于它们中的很多正在开发中，并且增加了function/更改定价模式，您应该尝试使用特定的用例来看看它们，并查看哪一个可以将您带到最快的位置。
这个问题的一个方面是这些工具在理解自然语言方面有多高效。 在刚刚发布的最近的基准testing中，我们testing了Alexa（亚马逊），SiriKit（苹果），Luis（微软）和API.ai（Google）的内置自然语言引擎。
我们testing了他们理解天然问题的能力，例如“找一个我可以去参加午餐会的沙拉吧”，“订购六人出租车”以及其他326个查询。
总的来说，所有的解决scheme都是不完善的。
更确切地说，他们的反应都有类似的噪音水平（精度在60％到90％之间），但是他们可以支持的语言的广度差异很大。 从这个angular度来看，路易斯performance最差：在我们testing的每个用例上，它理解的查询不到14％。 API.ai执行得更好，虽然不是非常可靠：根据使用情况，它可以理解0到80％的查询。 Alexa的回收率最高（42％和82％），Siri回收率最高（61％）。
更多细节以及这些结果背后的原始数据可以在我们的博客文章“ 标杆自然语言理解系统”中find
我们最近发布了七个NLU API服务的评估研究 ：API.ai，Amazon Lex，Microsoft LUIS，IBM Watson Conversation，wit.ai，Recast.ai和Snips.ai。
我们的研究结果的简要总结：
- IBM Watson意图检测是最好的检测方法，特别是在较小的训练数据集上（尽pipe在超过2000个样本上进行训练时，差异是难以区分的）。
- API.AI是免费的，足够大的训练集的性能与IBM Watson和Microsoft LUIS相匹配。
- 在我们的testing中，Microsoft LUIS的工作速度明显快于其他人。 与上述三者相比，wit.ai的performance和响应时间都有所下降，但它是免费的，它提供了最好的语言覆盖（约50种语言）。
- Amazon Lex有相当严格的API限制（训练集大小限制为20万个符号，这可能不足以达到多意图助理的良好意图检测质量;也需要所有训练语句由实体标记，这很复杂准备数据集。
在我看来，Luis更强大，可以用不同的语言提取实体。 我在api.aitesting过，荷兰人没有为我工作。 如果你只需要英文，那么其中的任何一个都可以，但是如果你需要支持更多的语言，那么在使用一种服务之前，最好先testing一下这些语言。 必应语音文本是好的，但我认为要获得更强大的解决scheme，您将需要另一个清理声音和噪音的微软服务。
