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Dialogflow Enterprise: Googles Cloud-Lösung für den eigenen Chatbot

(Foto: dpa)

Google baut Dialogflow aus und bietet Cloud-Kunden jetzt auch eine Enterprise-Version der Chatbot-Plattform an. Wir verraten, was die Beta-Version leistet.

Dialogflow Enterprise: Chatbots aus der Google-Cloud

Google erweitert das Dialogflow-Angebot jetzt um eine kostenpflichtige Enterprise-Version für Cloud-Kunden. Sie soll Unternehmen eine größere Flexibilität beim Betrieb eigener Chatbots liefern und richtet sich nach Konzernangaben vor allem an Großunternehmen. Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen der kostenfreien und der neuen Enterprise-Variante betrifft die Nutzungsbedingungen. Dialogflow Enterprise unterliegt den üblichen Google-Cloud-AGBs. Die kostenfreie Variante wiederum unterliegt Googles API-Geschäftsbedingungen, die dem Unternehmen gewisse Rechte mit Hinblick auf die Datennutzung einräumen. Das wiederum dürfte je nach Einsatzgebiet unerwünscht sein.

Darüber hinaus unterstützt Dialogflow jetzt in der kostenlosen und der bezahlten Variante die Möglichkeit, sprachbasierte Chat-Interfaces damit zu entwickeln. Für Nutzer der kostenlosen Dialogflow-Variante ist die Anzahl solcher Anfragen aber auf 1.000 pro Tag beziehungsweise 15.000 pro Monat begrenzt. Kunden des neuen Dialogflow-Enterprise-Angebots zahlen 0,0065 US-Dollar pro Sprach-Interaktion. Text-Interaktionen kosten Enterprise-Kunden 0,002 Dollar pro Anfrage.

Google-Cloud: Dialogflow Enterprise hilft Großunternehmen beim Aufbau eigener Chatbots. (Grafik: Google)

Dialogflow Enterprise: Maschinelles Lernen für den eigenen Chatbot

Dialogflow war ursprünglich unter dem Namen API.ai bekannt und ein Produkt des US-amerikanischen Startups Speaktoit, das 2016 von Google übernommen wurde. Ein Jahr später änderte der Konzern den Namen des Produkts in Dialogflow. Damit sollte verdeutlicht werden, dass es nicht nur eine API ist, sondern auch weitere Werkzeuge, wie beispielsweise zur Analyse, oder auch vorgefertigte Chat-Agenten enthält.

Dialogflow nutzt Methoden zur maschinellen Verarbeitung von Sprache. Zur Entwicklung eines eigenen Chatbots geben Anwender vor, was Nutzer sagen könnten, und die Software generiert dazu ein passendes Modell und lernt, welche Aktionen auf welche Anfragen hin ausgeführt werden sollen.

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