Update: persona-based architecture, voice specifics, fallback=lead pipeline

ARCHITECTURE.md

@@ -1,5 +1,8 @@
 # 🏗️ Архитектура calls24
 
+> На основе кейса Adict.ru: команда персон, а не один бот.
+> Источник: "Как мы превратили чат-бот в команду из пяти ИИ-специалистов" (ЖК Авторский дом 12, Иркутск)
+
 ## Система: от звонка до звонка
 
 ```
@@ -32,11 +35,25 @@
 │  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
 │  │                 Замкнутый цикл обучения                       │  │
 │  │                                                              │  │
-│  │  Робот звонит → Запись звонка → Анализ → Улучшение скрипта   │  │
+│  │  Робот звонит → Запись → Анализ → «Не знаю» → Лид + KB      │  │
 │  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
 └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
+## Персонализация: команда вместо одного бота
+
+На основе кейса Adict.ru — клиент не должен разговаривать с «ботом». Он должен выбирать специалиста:
+
+| Персона | Роль | Тон | Когда звонит |
+|---------|------|-----|-------------|
+| **Менеджер продаж** | Квалификация, предложение | Уверенный, деловой | Холодный звонок, входящий интерес |
+| **Консультант** | Ответы на вопросы | Терпеливый, подробный | Сложные вопросы, сомнения |
+| **Финансист** | Рассрочка, ипотека, цены | Точный, без воды | «Сколько стоит?», «Какие условия?» |
+| **Куратор** | Постпродажное сопровождение | Заботливый, личный | Довольный клиент, referral |
+
+**Принцип:** каждая персона — отдельный промпт, separate state machine, separate база знаний.
+Клиент выбирает или система маршрутизирует автоматически.
+
 ## Компоненты
 
 ### 1. calls24-аналитика (voice-analyzer)
@@ -64,28 +81,32 @@ voice-bot/
 ├── main.py           # FastAPI (порт 8461)
 ├── sip_proxy.py      # WebSIP Proxy (SIP ←→ WebSocket)
 ├── realtime.py       # Yandex Realtime WebSocket client
-├── script.py         # Управление скриптом (state machine)
+├── router.py         # Маршрутизация между персонами
+├── persona.py        # State Machine для каждой персоны
 ├── memory.py         # Память контекста разговора (Redis)
+├── fallback.py       # Честный «не знаю» → лид + KB
+├── voice_bridge.py   # Короткий мостик при передаче роли
 └── .env
 ```
 
-**Функции:**
+**Критичные фичи голоса (из кейса Adict.ru):**
-- Приём входящих / исходящие звонки
+- **Прерывания:** клиент перебивает → система замолкает мгновенно
-- Yandex Realtime API (STT→LLM→TTS в реальном времени)
+- **Пауза внутри мысли ≠ конец фразы:** ждём 1.5-2с тишины перед ответом
-- State Machine: приветствие → qualification → предложение → возражения → закрытие
+- **Мостик при передаче роли:** 300мс звуковой bridge, чтобы клиент не чувствовал разрыва
-- Контекстная память (текущий клиент, история, CRM-данные)
+- **Защита ролей:** персоне нельзя уходить в чужую роль (финансист не даёт советы юриста)
-- Запись звонков для последующего анализа
 
 ### 3. calls24-ядро (core)
 ```
 core/
 ├── api.py            # Общий API (REST + WebSocket)
-├── models.py         # Pydantic модели (Call, Script, Pattern)
+├── models.py         # Pydantic модели (Call, Script, Pattern, Persona)
 ├── db.py             # PostgreSQL / Qdrant
 ├── scheduler.py      # Расписание звонков, напоминания
 ├── billing.py        # Оплата за лид/бронь
 ├── integrations.py   # Bitrix24, AmoCRM, 1С
-└── auth.py           # Авторизация клиентов
+├── auth.py           # Авторизация клиентов
+├── content_admin.py  # Админка для контент-менеджера
+└── search.py         # Гибридный поиск: BM25 + эмбеддинги
 ```
 
 ## Базы данных
@@ -93,15 +114,17 @@ core/
 ### PostgreSQL
 ```
 calls (id, customer_id, type, recording_url, status, created_at)
-call_transcripts (call_id, role, text, start_time, end_time)
+call_transcripts (call_id, role, text, start_time, end_time, persona)
 call_analysis (call_id, score, script_issues, objections, conversion)
 scripts (id, name, version, state_machine_json, created_at)
 patterns (id, script_id, type, text, win_rate, context)
 customers (id, name, company, industry, phone, created_at)
-leads (id, customer_id, call_id, status, revenue, created_at)
+leads (id, customer_id, call_id, status, revenue, created_at, fallback_reason)
+personas (id, name, role, tone, state_machine_id, knowledge_base_id)
+content_entries (id, topic, answer, source, quality_score, updated_at)
 ```
 
-### Qdrant (векторный поиск)
+### Qdrant (гибридный поиск: BM25 + эмбеддинги)
 ```
 collection: call_embeddings
   - call_id: string
@@ -112,6 +135,11 @@ collection: script_patterns
   - pattern_id: string
   - embedding: float[768]
   - payload: {type, text, win_rate, context}
+
+collection: content_kb
+  - entry_id: string
+  - embedding: float[768]
+  - payload: {topic, answer, source, quality_score}
 ```
 
 ## Поток данных
@@ -123,13 +151,30 @@ collection: script_patterns
  запись в PG                          скрипт для робота
 ```
 
-### Звонки робота
+### Звонки робота (с маршрутизацией)
 ```
 SIP-линия → WebSIP → WebSocket → Yandex Realtime
                                     ↓
-                            STT → LLM → TTS → Аудио
+                            STT → Маршрутизатор → Персона
+                                                 ↓
+                                    Контекст + База знаний → Ответ
+                                                 ↓
+                            LLM → TTS → Аудио
                                                  ↓
                          Context Memory (Redis)
                                                  ↓
-                         Запись → Анализ → Улучшение
+                         «Не знаю» → Лид-форма + KB запись
+```
+
+### Цикл «Не знаю» = рост базы знаний
+```
+Персона не знает ответ
+        ↓
+  Честный fallback: «Я передам вопрос специалисту, оставьте контакт»
+        ↓
+  Запись в content_entries как «запрошенная тема»
+        ↓
+  Контент-менеджер видит в админке: «Клиенты часто спрашивают X, ответ ещё не добавлен»
+        ↓
+  Контент-менеджер добавляет ответ → персона становится умнее без релиза
 ```