У контексті зростаючої потреби в автоматизованій взаємодії з користувачами, інтелектуальні чат-боти відіграють дедалі важливішу роль в освітніх, бізнесових та дослідницьких середовищах. Сучасні дослідження підтверджують, що впровадження ботів на базі штучного інтелекту (AI) не лише підвищує ефективність бізнес-процесів, але й потребує комплексного підходу до проєктування та безпеки. Зокрема, стаття Gaurava Srivastava та Abhi Ram Reddy Salammagari акцентує увагу на важливості природної обробки мови (NLP), персоналізованих відповідей, управління контекстом та інтеграції API при створенні реалістичних сценаріїв взаємодії користувача з системою. Монографія під ред. О. Прокопенко «AI-Driven Transformation» пропонує міждисциплінарний аналіз впливу AI на бізнес, логістику, етику та освіту. Окрема увага приділяється ризикам, пов’язаним із впровадженням AI у підприємництво.
Дане дослідження спрямоване на порівняння процесу створення, налаштування та розгортання ботів у середовищах Amazon Lex і Azure Bot Service. У роботі акцентовано увагу на ключових відмінностях у функціональності, підходах до розробки та можливостях інтеграції з іншими хмарними сервісами.
Amazon Lex – конструктор чатів зі штучним інтелектом, створений на основі тієї ж технології, що і Alexa, є конструктором чатів зі штучним інтелектом, який надає користувачам можливість взаємодіяти з будь-яким додатком за допомогою голосу або чату природною мовою. Можна використати Amazon Lex, щоб створювати та розгортати діалогові інтерфейси штучного інтелекту для будь-якої програми. Інтеграція чату зі штучним інтелектом у існуючі бізнес-процеси та сценарії застосування дає користувачам велику гнучкість та підтримку, що сприяє виконанню роботи природним для користувачів способом. Чат із штучним інтелектом у додатках, орієнтованих на клієнтів, підвищує їхню конкурентозатність.
Amazon Lex можна інтегрувати з базовими та великими мовними моделями, щоб відповідати на складні питання, використовуючи дані з корпоративних репозиторіїв знань. Можна створити можливості безперервного потокового чату, щоб користувачі могли зупиняти та відновлювати багатооборотні розмови за необхідності. Можна швидко проектувати та розгортати чат-боти або голосові боти на мобільних пристроях та інших чат-сервісах, скорочуючи витрати на розробку кількох платформ. Amazon Connect, багатоканальне рішення AWS для контакт-центрів, інтегрується з Amazon Lex, щоб забезпечувати інтерактивне самообслуговування клієнтів різними каналами в будь-якому масштабі. Він є частиною екосистеми AWS і забезпечує повнофункціональну платформу для розробки голосових та текстових ботів. Lex базується на тій самій технології розпізнавання мови та розуміння природної мови, що використовується у сервісі Amazon Alexa.
Створення бота в Amazone Lex складається з наступних етапів:
1. Ініціалізація середовища. Запуск лабораторного середовища AWS та відкриття Amazon Lex у V1 Console.
2. Вибір шаблону. Створення нового бота на основі шаблону ScheduleAppointment, вказуючи необхідну мову (Наприклад: English US) та відповідаючи на запит COPPA.
3. Налаштування інтенту. Використання готових слотів (AppointmentType, Date, Time), визначення зразків висловлювань.
4. Тестування бота. Взаємодія через тестове вікно з введенням природних фраз типу "I would like to make an appointment".
5. Створення AWS Lambda-функції. Вибір шаблону Make an appointment with Lex, налаштування ролі (LexRole), перегляд коду Python.
6. Зв’язування з ботом. Прив’язка Lambda-функції до наміру, активація перевірки та виконання через відповідні опції.
7. Публікація бота. Створення псевдоніма, завершення розгортання, доступ до бота через API або вебінтерфейс.
Таким чином, побудова бота в Amazon Lex є поетапним процесом, що включає ініціалізацію середовища, конфігурацію шаблону, налаштування інтентів та слотів, інтеграцію з AWS Lambda, а також публікацію готового рішення. Такий підхід демонструє гнучкість і глибоку інтеграцію з хмарною екосистемою AWS, зокрема для голосової взаємодії та обробки природної мови.
Однак для задач, орієнтованих на текстову взаємодію та швидке створення багатоканальних рішень без необхідності програмування, доречно розглянути альтернативу — Azure Bot Service. Зокрема, Microsoft Copilot Studio разом із Службою ботів AI Azure надає потужне інтегроване середовище розробки, що дозволяє створювати інтелектуальні діалогові інтерфейси навіть користувачам без глибоких технічних знань. Завдяки моделі low-code/no-code, ці платформи суттєво спрощують процес проєктування логіки діалогу та інтеграції з джерелами знань і бізнес-процесами.
Azure Bot Service дозволяє створити діалогові інтерфейси за допомогою Microsoft Copilot Studio та Служби ботів AI Azure. Служба ботів AI Azure надає інтегроване середовище розробки для створення ботів. Її інтеграція з Microsoft Copilot Studio (повністю розміщена малокодова платформа) дозволяє розробникам з будь-якими технічними здібностями створювати діалогові боти зі штучним інтелектом. При цьому не потрібно писати програмний код.
Azure Bot Service у поєднанні з Language Studio забезпечує можливості для побудови інтелектуальних ботів з текстовим інтерфейсом та інтеграцією з мовною моделлю LUIS або новим Language Studio.
Створення бота в Azure Bot Service складається з наступних етапів:
1. Створення ресурсу Language у Azure Portal. Вказання базових параметрів, регіону, тарифного плану.
2. Створення нового проєкту у Language Studio. Вибір типу "Question Answering".
3. Додавання джерел знань. Інтеграція PDF, URL або ручне введення пар "питання-відповідь".
4. Тестування та покращення. Додавання альтернативних формулювань, перевірка відповідей у середовищі Language Studio.
5. Розгортання. Публікація бота та отримання endpoint URL для підключення до Web Chat, Teams або інших каналів.
Amazon Lex та Azure Bot Service – це дві популярні платформи розмовного штучного інтелекту, які дозволяють розробникам створювати та розгортати чат-ботів і віртуальних помічників. Хоча обидві платформи прагнуть забезпечити подібні функції, і алгоритм дій для створення ботів подібний, між ними є кілька ключових відмінностей з точки зору можливостей, інтеграції та простоти використання.
Розуміння природної мови (NLU). Amazon Lex використовує потужні моделі обробки природної мови (NLP), розроблені Amazon, включаючи їхні попередньо створені наміри та типи слотів. Це дозволяє розробникам швидко створювати високоточні та адаптивні боти. З іншого боку, Azure Bot Service пропонує LUIS (Language Understanding Intelligent Service) для NLU, який надає подібні можливості, але з іншим набором попередньо створених намірів та сутностей.
Інтеграція з існуючими сервісами. Amazon Lex безперешкодно інтегрується з іншими Amazon Web Services (AWS), такими як Lambda, S3 та DynamoDB. Це дозволяє розробникам легко використовувати існуючі сервіси AWS для різних функцій, таких як зберігання даних, пошук та безсерверні обчислення. Azure Bot Service, з іншого боку, добре інтегрується з такими сервісами Azure, як Azure Functions та Azure Cognitive Services, надаючи аналогічні можливості, але з іншим набором інструментів та сервісів.
Підтримка мов. Amazon Lex підтримує ширший спектр мов, включаючи англійську, іспанську, німецьку, французьку, італійську, португальську та інші. Це дозволяє розробникам створювати чат-ботів для глобальної аудиторії. Azure Bot Service, з іншого боку, забезпечує підтримку більш обмеженого набору мов, в основному зосереджуючись на англійській, іспанській, французькій, німецькій, італійській, китайській та японській.
Фреймворк ботів. Azure Bot Service побудовано на Microsoft Bot Framework, який надає багатий набір інструментів розробки, SDK та фреймворків. Це спрощує розробникам створення, розгортання та керування ботами за допомогою знайомих технологій Microsoft. Amazon Lex, з іншого боку, тісно інтегрований з екосистемою AWS, надаючи розробникам широкий спектр послуг та інструментів AWS для створення та розгортання розмовних інтерфейсів.
Модель ціноутворення. Моделі ціноутворення обох платформ також відрізняються. Amazon Lex пропонує модель оплати за використання, де ви платите за кількість текстових або голосових запитів, оброблених вашим ботом. Додаткова плата стягується за використання NLU та розпізнавання мовлення. Azure Bot Service, з іншого боку, пропонує модель на основі споживання, де ви платите за ресурси, що використовуються вашим ботом, такі як блоки обміну повідомленнями та сховище.
Середовище розробки. Середовища розробки для обох платформ також мають деякі відмінності. Amazon Lex надає зручну веб-консоль для проектування розмовних інтерфейсів, керування намірами та типами слотів, а також тестування ваших ботів. Він також пропонує інтерфейс командного рядка (CLI) для розробників, які віддають перевагу використанню інструменту командного рядка. Azure Bot Service пропонує більш інтегроване середовище розробки з порталом Azure, де розробники можуть створювати та керувати ботами, проектувати розмови за допомогою Bot Framework Composer та інтегруватися з іншими сервісами Azure.
Додаткові, проаналізовані параметри наведені в таблиці 1
Таблиця 1 - Додаткове порівняння Amazon Lex та Azure Bot Service
Обидві платформи надають потужні можливості для побудови ботів, однак мають різний фокус: Amazon Lex орієнтований на голосову взаємодію з глибокою інтеграцією в AWS-екосистему, тоді як Azure Bot Service є гнучкою платформою для текстових застосунків з підтримкою багатомовності та широкою каналізацією. Вибір залежить від конкретного кейсу використання, бажаного інтерфейсу та екосистеми хмарних сервісів, у якій працює команда або проєкт.
Amazon Lex та Azure Bot Service відрізняються можливостями NLU, інтеграцією з існуючими сервісами, мовною підтримкою, інструментами розробки, моделями ціноутворення та середовищами розробки. Ці відмінності роблять кожну платформу придатною для різних випадків використання та надають розробникам різні варіанти для створення та розгортання чат-ботів і віртуальних помічників.
У межах виконаного дослідження було реалізовано повноцінні сценарії створення інтелектуальних чат-ботів за допомогою платформ Amazon Lex та Azure Bot Service. Обидві технології демонструють високий рівень функціональності в контексті побудови діалогових інтерфейсів, проте відрізняються як за підходами до розробки, так і за архітектурною інтеграцією.
Amazon Lex забезпечує глибоку підтримку голосової взаємодії, має нативну інтеграцію з іншими сервісами AWS (Lambda, DynamoDB, S3), використовує шаблони з попередньо визначеними інтентами та слотами, і оптимально підходить для рішень, що вимагають безперервного обслуговування та масштабованості.
Azure Bot Service у поєднанні з Language Studio демонструє гнучкість у побудові текстових ботів з використанням low-code/AI-first інтерфейсу, що є особливо корисним для освітніх і корпоративних рішень, де важливо швидко адаптувати бота до нових сценаріїв, джерел знань і мовних запитів.
Порівняльний аналіз підтвердив, що вибір між Amazon Lex та Azure Bot Service має ґрунтуватися на особливостях проєкту: очікуваному типі взаємодії (голосовий або текстовий інтерфейс), наявній хмарній інфраструктурі, потребі в інтеграції з зовнішніми API, підтримці багатомовності та вимогах до масштабування.
Таким чином, результати цього дослідження не лише розкривають технологічні можливості сучасних бот-платформ, але й формують методичну основу для подальших практичних і теоретичних робіт у сфері інтелектуальних агентів та обробки природної мови.
Список літератури:
1. Reznikov R., Turlakova S. IMPORTANCE OF MACHINE LEARNING AND DATA SCIENCE IN MODERN BUSINESS. Efektyvna ekonomika. 2024. No. 5. URL: https://doi.org/10.32702/2307-2105.2024.5.13 (date of access: 21.05.2025).
2. Dagkoulis, Ioannis & Moussiades, Lefteris. (2023). A Comparative Evaluation of Chatbot Development Platforms. 322-328. URL: https://doi.org/10.1145/3575879.3576012.
3. Конструктор чатів зі штучним інтелектом – Amazon Lex – AWS. Amazon Web Services, Inc. URL: https://aws.amazon.com/ru/lex/ (дата звернення: 21.05.2025).
4. Служба ботів ШІ Azure | Microsoft Azure. Cloud Computing Services | Microsoft Azure. URL: https://azure.microsoft.com/ru-ru/products/ai-services/ai-bot-service (дата звернення: 21.05.2025)
5. Amazon Lex vs Azure Bot Service | What are the differences?. StackShare. URL: https://stackshare.io/stackups/amazon-lex-vs-azure-bot-service (date of access: 21.05.2025).
6. Compare Amazon Lex vs Microsoft Azure Language Understanding. PeerSpot. URL: https://www.peerspot.com/products/comparisons/amazon-lex_vs_microsoft-azure-language-understanding (date of access: 21.05.2025).
7. O. Skliarov and G. Zavolodko, “Technologies Overview for Typo Segregation”, SISIOT, vol. 2, no. 1, p. 01009, Aug. 2024, doi: 10.31861/sisiot2024.1.01009.
8. Gavrylenko S. Y. Development of method for identification the computer system state based on the decision tree with multi-dimensional nodes / S. Y. Gavrylenko, V. V. Chelak, S. G. Semenov // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2022. - № 2. - С. 113-121. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2022_2_13.
9. Y. Korolekh and G. Zavolodko, "Enhancing digital search: Synergizing the Levenshtein algorithm with NLP techniques," in IX International Scientific and Practical Conference "Scientific Problems and Options for Their Solution," Bucharest, Romania, Feb. 7-9, 2024, International Scientific Unity, pp. 60-64.
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter