Add architecture diagram and component description

This commit is contained in:
neo committed 2026-06-10 21:01:21 +05:00
1 parent bfbdb49166
commit c8f46ac6d4
1 file changed
+135
+135
View File
@@ -0,0 +1,135 @@
# 🏗️ Архитектура calls24
## Система: от звонка до звонка
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ КЛИЕНТ (бизнес) │
│ Звонки операторов (WAV/MP3) → SIP-линии → CRM (Bitrix24) │
└────────┬──────────────────────────────┬──────────────────┬──────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────────────┐ ┌────────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ calls24-аналитика │ │ SIP-коннектор │ │ calls24-робот │
│ (FastAPI + LLM) │ │ (WebSIP Proxy) │ │ (Yandex Realtime│
│ │ │ │ │ WebSocket) │
│ • STT (распозн.) │ │ SIP ←→ WebSocket │ │ │
│ • LLM-анализ │ │ RTP ↔ Media │ │ • STT→LLM→TTS │
│ • Паттерны продаж │ │ (аудио микшир.) │ │ (задержка <1с) │
│ • Рекомендации │ │ │ │ • Brand Voice │
└────────┬────────────┘ └────────┬───────────┘ └────────┬─────────┘
│ │ │
▼ │ │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ calls24-ядро (FastAPI) │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ PostgreSQL│ │ Qdrant │ │ Redis │ │ Yandex AI API │ │
│ │(звонки, │ │(векторы │ │(очереди, │ │ (speech-realtime│ │
│ │ скрипты) │ │ звонков) │ │ кэш) │ │ -250923) │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Замкнутый цикл обучения │ │
│ │ │ │
│ │ Робот звонит → Запись звонка → Анализ → Улучшение скрипта │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## Компоненты
### 1. calls24-аналитика (voice-analyzer)
```
voice-analyzer/
├── main.py # FastAPI (порт 8460)
├── stt.py # Yandex STT (locazli) / Yandex Speech
├── analyzer.py # LLM-анализ звонков (Qwen35B / Yandex GPT)
├── pattern.py # Выявление паттернов продаж
├── report.py # Генерация отчёта (HTML/PDF)
└── .env # API ключи
```
**Функции:**
- Приём аудиофайлов (WAV/MP3, до 100МБ)
- Распознавание речи (Yandex STT / Whisper)
- Анализ текста: скрипт, тайминги, возражения, конверсия
- Сравнение операторов: кто лучше, почему
- Генерация отчёта: «что нужно исправить»
- Экспорт паттернов для генерации скрипта
### 2. calls24-робот (voice-bot)
```
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)
├── memory.py # Память контекста разговора (Redis)
└── .env
```
**Функции:**
- Приём входящих / исходящие звонки
- Yandex Realtime API (STT→LLM→TTS в реальном времени)
- State Machine: приветствие → qualification → предложение → возражения → закрытие
- Контекстная память (текущий клиент, история, CRM-данные)
- Запись звонков для последующего анализа
### 3. calls24-ядро (core)
```
core/
├── api.py # Общий API (REST + WebSocket)
├── models.py # Pydantic модели (Call, Script, Pattern)
├── db.py # PostgreSQL / Qdrant
├── scheduler.py # Расписание звонков, напоминания
├── billing.py # Оплата за лид/бронь
├── integrations.py # Bitrix24, AmoCRM, 1С
└── auth.py # Авторизация клиентов
```
## Базы данных
### PostgreSQL
```
calls (id, customer_id, type, recording_url, status, created_at)
call_transcripts (call_id, role, text, start_time, end_time)
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)
```
### Qdrant (векторный поиск)
```
collection: call_embeddings
- call_id: string
- embedding: float[768] (text-embedding-3-large)
- payload: {customer_id, type, score, script_issues}
collection: script_patterns
- pattern_id: string
- embedding: float[768]
- payload: {type, text, win_rate, context}
```
## Поток данных
### Анализ звонка
```
Аудиофайл → STT → Текст → LLM-анализ → Паттерны → Отчёт
↓ ↓
запись в PG скрипт для робота
```
### Звонки робота
```
SIP-линия → WebSIP → WebSocket → Yandex Realtime
↓
STT → LLM → TTS → Аудио
↓
Context Memory (Redis)
↓
Запись → Анализ → Улучшение
```