AI - контакт центр на Rust

Для чего нужна данная статья? :

Создать AI-контакт центр используя API Gateway с авторизацией, микросервис управления профилями, и Kafka Consumer и VoIP для обработки звонков.

Зачем Вам это уметь? :

1. ASR (Automatic Speech Recognition)

• Whisper (OpenAI): Использование модели whisper.cpp для локального ASR.
• Google Speech-to-Text API: Подключение к облачному API.
• Vosk (offline ASR): Встраивание оффлайн-распознавания речи.

2. NLP (Natural Language Processing)

• Hugging Face Transformers: Использование моделей для обработки текста (BERT, GPT).
• spaCy: Предобученные модели для токенизации и анализа.
• Rust-based NLP библиотеки: Например, rust-bert.

3. Тональный анализ (Sentiment Analysis)

• BERT-based модели: Использование distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english.
• Rule-based анализ: Простая тональная оценка на основе списка слов.

4. Векторные базы данных

• Tantivy: Быстрый текстовый поиск для чат-логов.
• Qdrant: Векторная база данных для семантического поиска.
• FAISS: Поиск похожих векторов на CPU/GPU.

5. Генерация резюме диалогов

• GPT-4 (API): Использование LLM для конспектирования разговоров.
• Pegasus (Hugging Face): Финетюн модели для суммаризации.

6. ML/AI предсказания

• Прогноз Churn/NPS: Обучение XGBoost или CatBoost для предсказаний.
• MLOps (MLFlow, Seldon Core): Автоматическое развёртывание моделей.

7. Real-Time AI Assist

• Рекомендации агентам: Анализ диалога в реальном времени и подсказки.
• Автоопределение намерений клиента: Использование классификаторов intent-based моделей.

8. Обработка данных

• Kafka + Redis: Потоковая обработка данных в реальном времени.
• Geolocation API: Определение местоположения звонков.
• Слияние с CRM: Интеграция с Salesforce, HubSpot через webhooks.

9. VoIP и Телефония

• PJSIP или Linphonec: Подключение SIP-клиента для звонков.
• Asterisk / FreeSWITCH: Подключение к VoIP-серверам.
• WebRTC: Захват и передача аудиопотока через браузер.

10. A/B тестирование AI-моделей

• Feature Flags (Unleash, OpenFeature): Динамическое переключение моделей.
• Multi-Armed Bandit: Оптимизация AI-ответов в реальном времени.

Пример:

// Основной API Gateway с авторизацией OAuth2

use axum::{routing::get, Router};

use tower_http::auth::RequireAuthorizationLayer;

#[tokio::main]

async fn main() {

let app = Router::new()

.route("/", get(|| async { "Welcome to AI Contact Center" }))

.layer(RequireAuthorizationLayer::bearer("your_oauth2_token"));

let addr = "0.0.0.0:3000".parse().unwrap();

axum::Server::bind(&addr)

.serve(app.into_make_service())

.await

.unwrap();

}

// Микросервис управления профилями

mod profile_service {

use serde::{Deserialize, Serialize};

use sqlx::{Pool, Postgres};

#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]

pub struct UserProfile {

pub id: i32,

pub name: String,

pub interactions: Vec<String>,

}

pub async fn get_user_profile(pool: &Pool<Postgres>, user_id: i32) -> Option<UserProfile> {

let row = sqlx::query!("SELECT id, name FROM users WHERE id = $1", user_id)

.fetch_one(pool)

.await

.ok()?;

Some(UserProfile {

id: row.id,

name: row.name,

interactions: vec![], // Подгрузка истории взаимодействий

})

}

}

// Kafka Consumer для обработки аудио и метаданных звонков

mod kafka_listener {

use rdkafka::consumer::{Consumer, StreamConsumer};

use rdkafka::{ClientConfig, Message};

pub async fn listen_kafka() {

let consumer: StreamConsumer = ClientConfig::new()

.set("group.id", "call-data-processor")

.set("bootstrap.servers", "localhost:9092")

.create()

.expect("Failed to create Kafka consumer");

consumer.subscribe(&["call-audio-metadata"]).unwrap();

while let Some(message) = consumer.iter().next() {

if let Ok(msg) = message {

if let Some(payload) = msg.payload() {

println!("Received message: {:?}", String::from_utf8_lossy(payload));

// Обработка аудио/метаданных

}

}

}

}

}

// AI-аналитика и векторные БД

mod ai_analytics {

use tantivy::{schema::*, Index, Document};

use std::path::Path;

pub fn setup_index() -> Index {

let mut schema_builder = Schema::builder();

schema_builder.add_text_field("text", TEXT | STORED);

let schema = schema_builder.build();

let index_path = Path::new("./tantivy_index");

Index::create_in_dir(index_path, schema).unwrap()

}

pub fn add_document(index: &Index, text: &str) {

let schema = index.schema();

let mut index_writer = index.writer(50_000_000).unwrap();

let mut doc = Document::default();

let text_field = schema.get_field("text").unwrap();

doc.add_text(text_field, text);

index_writer.add_document(doc);

index_writer.commit().unwrap();

}

}

// VoIP интеграция

mod voip_integration {

use std::process::Command;

pub fn start_voip_call(sip_address: &str) {

let output = Command::new("linphonec")

.arg("call")

.arg(sip_address)

.output()

.expect("Failed to initiate VoIP call");

println!("VoIP call initiated: {:?}", output);

}

}