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Rasa ist eine Conversational AI Platform, welche mit dem Rasa Stack eine Open-Source Software zur Verfügung stellt, um Contextual AI Assistants und Chatbots zu erstellen. Neben dem kostenfreien Rasa Stack, gibt es außerdem die Rasa Platform. Diese setzt ebenso auf den Rasa Stack, bietet allerdings für Enterprise-Kunden zusätzliche Features, wie ein User-Interface mit Funktionalitäten wie die Training Data, Admin, Conversations  und Models API. Entwickelt wird Rasa vom gleichnamigen Start up mit Hauptsitz in Berlin, zudem gibt es über 300 Contributors, welche Rasa im Open-Source Sinn voran bringen. ^[1][2]

Aufbau des Rasa Stack

Der Rasa Stack wird in Rasa NLU und Rasa Core aufgeteilt. Diese sind so aufgebaut, dass sie vollständig unabhängig voneinander eingesetzt werden können. So besteht die Möglichkeit, nur einen Teil der Architektur auf Rasa aufzubauen und zusätzlich weitere Services mit einzubinden. Trotz dieser Tatsache sind die beiden Komponenten sehr gut aufeinander abgestimmt und sind deshalb schnell konfiguriert. Dabei übernimmt die Rasa NLU, die Aufgaben Intent Recognition und Entity Extraction, Rasa Core dagegen, das komplette Session Management, Context-Handling und Bot-Responses.^[3]

Vor- und Nachteile von Rasa

Dabei muss als Erstes der Vorteil des Open-Source Gedanken angesprochen werden. Zu einem ist man dadurch nicht auf kostenpflichtige Lizenzen angewiesen, des Weiteren ist durch die Einsicht des gesamten Quellcodes eine sehr hohe use case-spezifische Konfiguration möglich. Zum Beispiel lassen sich branchenspezifische Begriffe wie “cash” und “balance”, welche im Bankenumfeld dieselbe Bedeutung haben, im Allgemeinen, aber doch unterschieden werden müssen, deutlich besser in einem Chatbots abbilden. Natürlich resultiert daraus auch, dass man sich intensiver beschäftigen muss, um eine optimale Lösung zu bekommen, wenn man es mit fertigen Lösung wie Dialogflow von Google oder LUIS von Microsoft vergleicht.
Diese bieten neben fertig konfigurierten Lösungen auch gleich das Hosting des Services an. Denn anders als diese Cloud-Lösungen läuft Rasa On Premise. Damit verfügt man zwar auch über die komplette Kontrolle der Daten, die der Chatbot generiert, allerdings muss auch ein leistungsfähiger Server zur Verfügung gestellt werden. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit Rasa vollständig Offline zu nutzen. So ist der Einsatz in Offline System, zum Beispiel IoT Geräten, umsetzbar.^[4]

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Quellen

[1] https://www.gartner.com/en/documents/3879492
[2] https://rasa.com/about
[3] https://rasa.com/docs/
[4] https://rasa.com/docs/