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AI对话开源系统：开发与费用相关的那些事儿
在科技发展的进程中，AI对话系统变得越来越重要。其中，AI对话开源系统更是吸引了众多目光，无论是开发者还是企业，都对其充满兴趣。
先来说说AI对话开源系统的开发。像Rasa就是一个典型的开源对话式AI框架。它有着清晰的系统架构，包含自然语言理解（NLU）和对话管理（DM）这两个主要组件。NLU能进行意图分类、实体提取和响应检索，以管道方式处理用户对话；对话管理组件则可根据上下文决定对话的下一个动作。整个系统中的Agent就像是总控单元，连接着NLU和DM，还负责接收用户输入消息并返回回答，同时保存对话数据。此外，还有Tracker Store用于存储对话，Event Broker连接其他服务等。
除了Rasa，还有LibreChat这样的开源全能AI对话平台。它支持多种AI模型，像OpenAI、Azure OpenAI等，还提供本地部署和云端使用的选择。用户可以在对话中切换不同的AI模型，这是个很实用的功能。而且它还有消息搜索功能方便查找历史对话，插件系统能扩展助手能力，多用户系统适合团队使用等众多优点。
Lobe Chat也是一个开源的对话式AI框架，支持语音合成、多模态和可扩展的功能调用插件系统，能让用户一键拥有自己的ChatGPT类型的应用程序。
再谈谈开源系统公司。这些公司或者开发者团体致力于打造各种各样的AI对话开源系统。他们不断地优化系统架构，提升自然语言处理能力，以满足用户的不同需求。比如开发Olivia的团队，Olivia是个开源的智能聊天机器人，采用Go语言开发，性能优异且易于部署扩展，还支持多语言、语音交互等功能。
Zui后就是大家都很关心的开发费用问题。对于开源系统来说，开发费用可能会有很大的差异。如果是自己开发，主要的费用可能集中在人力成本上，包括雇佣有经验的开发人员、测试人员等。而且开发过程中可能还需要投入硬件资源用于训练模型、存储数据等。但如果是使用已有的开源框架进行二次开发，成本可能会相对低一些。不过，也要考虑到如果使用一些付费的AI模型或者服务来整合到自己的开源对话系统中，这也会产生额外的费用。
AI对话开源系统有着广阔的发展前景，无论是开发还是相关的费用考量，都需要根据具体的需求和情况来进行权衡和决策。
