Githubi parim päevane leid: arenda reaalajas kõne-AI-intelligentseid agente, universaalne tööriistakomplekt

Kas teil on kunagi olnud tunnet, et soovite teha lihtsat kõne-AI-intelligentse agendi, kuid olete takerdunud erinevate probleemide taha, näiteks mõned teie meeskonnast on head Pythonis ja teised C++-is. Kui erinevad arendatud osad kokku panna, tekivad probleemid, keskkonna konfigureerimine võib võtta pool päeva ja funktsioonide laiendamine muutub üha segasemaks, kuni lõpuks kaob entusiasm.

Täna tutvustan teile ülihead universaalset arendustööriistakomplekti TEN-Framework.

Avatud lähtekoodiga aadress: https://github.com/TEN-framework/ten-framework

TEN Framework on nagu nende keeruliste asjade kokkupakkimine teie jaoks. See on tegelikult raamistik, mis on spetsiaalselt loodud reaalajas multimodulaarsete vestluslike AI-de loomiseks. Võite seda ette kujutada kui valmis AI-kõneassistendi tootmisliini. Kõnetuvastusmoodul, suur mudelimoodul, kõnesünteesimoodul – need on kõik teie jaoks valmis. Peate need lihtsalt vastavalt oma vajadustele kokku panema. See on palju vähem murettekitav kui ise nullist ratta leiutamine.

Mis puutub sellesse, mida see konkreetselt teha saab, siis ma valin kõigepealt mõned, mis minu arvates on praktilisemad. Esimene on mitmeotstarbeline kõneassistent, mis toetab nii RTC kui ka WebSocket ühendusi, madala latentsusega ja hea helikvaliteediga. Ükskõik, kas soovite teha intelligentse klienditeeninduse või isikliku kõneassistendi, suudab see funktsioon põhimõtteliselt vajadused rahuldada. Huvitav on see, et sellel on ka kritselduste generaator, mis joonistab seda, mida sa ütled, genereerides käsitsi joonistatud stiilis kritseldusi. See funktsioon peaks olema demonstratsioonides või meelelahutuslikes stsenaariumides üsna populaarne.

Mitme inimese vestlusstsenaariumide jaoks on ka vastavad lahendused. Sellel on reaalajas kõneleja tuvastamise funktsioon, mis suudab automaatselt eristada, kes räägib, nii et te ei pea muretsema segaduse pärast koosoleku protokollimisel või intervjuu transkribeerimisel. Virtuaalse tegelase osas saab tegelase suu kuju AI-assistendi rääkimisel kõnega täielikult sünkroonida. Olenemata sellest, kas tegemist on animeeritud tegelase või realistliku 3D-virtuaalse inimesega, saab suu kuju õigeks. See on väga mugav arendajatele, kes teevad virtuaalseid saatejuhte või isikupärastatud assistente.

Kui soovite, et see telefonile vastaks, toetab see ka SIP-protokolli, AI-assistent saab otse telefonile vastata. See funktsioon on ettevõtete kasutajatele väga praktiline. Intelligentse klienditeeninduse ja telefonisüsteemi ühendamine võib säästa palju tööjõukulusid. Loomulikult on sellel ka põhiline kõnest tekstiks funktsioon, mis muudab kõne reaalajas tekstiks, mida saab kasutada koosoleku protokollide, subtiitrite genereerimise ja muude stsenaariumide jaoks.

Lisaks standardiseeritud protsessidele on sellel ka palju valmis projektimalle, olgu need siis AI Agendi mallid või erinevad laiendused ja rakenduste mallid. Näiteks LLM, TTS laiendusmallid ja mitmed peamised keeled vaikimisi rakenduste mallid, mida saab otse kasutada. Uue projekti loomisest kuni esimese demo käivitamiseni kulub vaid mõni minut, mis säästab palju aega.

Kui olete kogenud arendaja, on olemas ka täiustatud mänguviisid, näiteks saate teha suure jõudlusega reaalajas kõneassistendi, kasutades C++-i reaalajas heli- ja videotöötluseks, et tagada madal latentsus, ja Pythonit LLM-i järelduste tegemiseks, et assistent saaks aru ja mõelda. Seejärel kasutage Node.js-i esiotsa interaktsiooni jaoks, et kasutajad saaksid hõlpsalt töötada, kogu arenduskiirus on rohkem kui 3 korda kiirem kui traditsiooniline ühekeelne arendus.

Või kombineerige TEN-i VAD-kõneaktiivsuse tuvastamise laiendus, TTS-teksti kõneks laiendus ja LLM-i laiendus, et luua täisautomaatne intelligentne vestlusrobot, laiendused saavad sujuvalt ühenduda, ilma et peaksite ise tüütut integratsioonikoodi kirjutama.

Praegu on see raamistik peagi ületamas 10 000 tärni, huvilised saavad seda proovida.