项目背景
随着人工智能技术的迅猛发展，企业对于智能销售代理的需求日益增加。我们的目标是开发一个高效、智能、自然流畅的AI销售代理，能够在与客户的交互中，展现出几乎无延迟的响应能力。我们的项目“SmartSales AI 2025”专注于创建一个完整的销售对话解决方案，从客户问候到需求了解，再到课程推荐，整个过程都将以友好和专业的语气进行，就像一位永远在线的销售顾问。
技术架构
为了实现这一目标，我们构建了一个先进的技术架构，包括以下几个关键组件：
- 语音识别：采用Whisper Large V3 Turbo，确保高精准度的语音转录。
- 自然语言处理：利用LLaMA 3.3 70B模型，赋予销售代理智能对话能力。
- 语音合成：使用F5 TTS，生成自然流畅的语音回复。
- 数据库：选择松果矢量数据库，进行上下文信息存储和知识检索。
- 运行平台：基于Google Colab，提供强大的计算支持。
工作原理
系统的工作流程非常清晰，主要分为三个核心模块：语音转文本（STT）、大型语言模型（LLM）和文字转语音（TTS）。具体流程如下：
- 用户通过语音输入。
- Whisper将语音转换为文本。
- 通过对话状态管理器，跟踪对话的各个阶段。
- 从松果数据库中检索相关信息。
- LLaMA 3.3 70B生成精准的文本回复。
- 最后，F5 TTS将文本回复转化为自然的语音输出给用户。
亮点功能
我们的AI销售代理具备多种令人瞩目的功能：
- 多语音选择：提供多达6种不同的AI语音，包括2位男性和4位女性语音，满足不同客户的需求。
- 上下文感知：利用矢量相似性搜索，实现智能的上下文感知回复，确保每次对话都贴合客户的实际需求。
- 结构化对话：拥有专业的对话状态管理器，确保对话流畅且有序，提高客户体验。
当前限制
尽管我们的系统已具备多项功能，但仍面临一些挑战：
- 运行环境：目前仅能在Google Colab上运行，限制了其可扩展性。
- 内存限制：由于8k token的内存限制，系统在处理复杂对话时会受到一定影响。
- 资源消耗：高计算资源消耗使得系统的响应速度受到制约。
- API依赖：核心功能依赖多个API，增加了系统的复杂性。
- 延迟问题：在特定情况下，系统的响应可能存在一定延迟。
经验总结
在技术方面，我们认识到以下几点重要性：
- 矢量数据库的应用：松果矢量数据库在有限上下文窗口下展现出强大的能力，快速完成对话历史和训练资料的相似性搜索。
- 对话状态管理的重要性：明确对话阶段能够更轻松整合相关示例，如销售话术等。
- Web集成：通过FastAPI实现前后端高效数据交互，优化了AI资源利用。
实际应用中的挑战
在实际应用中，我们也遇到了一些挑战：
- API成本控制：管理多个API调用（如Whisper、LLaMA）需要优化，以确保速度和成本的平衡。
- 延迟优化：减少网络数据交互的延迟非常关键，未来将采取相应措施来降低延迟。
未来规划
为了进一步提升我们的AI销售代理，我们计划实施以下改进：
- 多线程优化：使用多线程技术降低延迟。
- 多语言支持：添加更多语言选项，以满足全球市场的需求。
- 机器人类型扩展：开发更多机器人类型，如“线索机器人”，负责初步引导并接管后续交易流程。
体验地址
我们欢迎大家访问我们的项目主页，体验这一前沿的AI销售代理。更多信息请关注我们的GitHub和社交媒体，期待您的建议与反馈！
