Microsoft выпустил VoiceRAG: передовой голосовой интерфейс с использованием GPT-4 и Azure AI Search для реального времени разговорных приложений

 Microsoft Released VoiceRAG: An Advanced Voice Interface Using GPT-4 and Azure AI Search for Real-Time Conversational Applications


Microsoft представил VoiceRAG: передовую голосовую интерфейс с использованием GPT-4 и Azure AI Search для приложений реального времени

Архитектура и ключевые особенности

VoiceRAG использует два основных строительных блока для облегчения рабочих процессов RAG: вызов функций и архитектуру промежуточного уровня в реальном времени. Модель gpt-4o-realtime-preview поддерживает вызов функций, позволяя системе включать инструменты для поиска и опоры в рамках конфигурации сессии. Это позволяет VoiceRAG прослушивать аудиовход и напрямую вызывать эти инструменты для извлечения информации из базы знаний. Вызовы функций обеспечивают динамическое взаимодействие между моделью и внешними источниками данных, улучшая способность системы предоставлять контекстуальные и точные ответы на запросы пользователей.

Архитектура промежуточного уровня в реальном времени – еще один критический элемент, который разделяет операции на стороне клиента и сервера. В то время как клиент обрабатывает потоковое аудио от и к устройствам пользователей, чувствительные компоненты, такие как конфигурации модели и учетные данные, управляются исключительно на сервере. Это разделение гарантирует, что у клиентов нет прямого доступа к учетным данным модели или сетевым ресурсам, что улучшает безопасность и упрощает управление конфигурацией.

Реализация и функциональность

VoiceRAG вводит инструменты для обработки различных операционных задач для поддержки своего голосового интерфейса. Система использует специализированный вызов функции “поиск”, который позволяет ей запрашивать службу Azure AI Search с комплексными запросами, объединяющими векторный и гибридный поиск и семантическую переранжировку для максимизации релевантности и точности возвращаемого контента. Полученная информация затем используется для опоры ответов системы, обеспечивая, что сгенерированный вывод основан на точных и контекстуально подходящих данных.

Еще одной значительной особенностью VoiceRAG является инструмент “report_grounding”, который решает проблему прозрачности в приложениях RAG, явно документируя, какие отрывки из базы знаний были использованы для генерации каждого ответа. Этот инструмент помогает поддерживать целостность ответов, гарантируя, что пользователи могут доверять выводам системы и легко проверять источники информации при необходимости. Эта возможность важна для приложений, требующих высокой прозрачности и ответственности, таких как те, которые используются в клиентской поддержке или академических исследованиях.

Безопасность и развертывание

VoiceRAG построен с учетом безопасности. Все элементы конфигурации, такие как системные подсказки, максимальное количество токенов, настройки температуры и учетные данные, необходимые для доступа к Azure OpenAI и Azure AI Search, надежно управляются на бэкенде. Кроме того, Azure OpenAI и Azure AI Search предлагают обширные функции безопасности, включая сетевую изоляцию, чтобы сделать конечные точки API недоступными через интернет, и многоуровневое шифрование для проиндексированного контента. Решения управления идентификацией Azure, такие как Entra ID, дополнительно улучшают безопасность, устраняя необходимость в зашитых ключах доступа.

Этот дизайн, ориентированный на безопасность, гарантирует, что организации могут развернуть VoiceRAG в средах, где конфиденциальность данных и контроль имеют первостепенное значение, что делает его идеальным решением для финансового, медицинского и государственного секторов.

Применение и будущие направления

VoiceRAG открывает множество возможностей для голосовых приложений, включая автоматизацию обслуживания клиентов, управление знаниями и интерактивные обучающие среды. Возможность без проблем интегрировать голосовые команды с мощными механизмами извлечения данных позволяет создать более привлекательный и эффективный пользовательский опыт. Например, бот обслуживания клиентов, работающий на основе VoiceRAG, может понимать запросы пользователей и предоставлять обоснованные ответы на основе актуальной информации из внутренних баз знаний.

Архитектура системы также обеспечивает легкую настройку и расширение. Разработчики могут экспериментировать с различными конфигурациями подсказок, расширять рабочий процесс RAG, включая более сложные механизмы извлечения данных, и даже вводить новые инструменты для улучшения возможностей системы. Эта гибкость гарантирует, что VoiceRAG может развиваться в соответствии с достижениями в области ИИ и изменениями в ожиданиях пользователей.

В заключение, выпуск VoiceRAG от Microsoft является значительным шагом в интеграции голоса и технологий ИИ. Сочетая естественные разговорные возможности модели gpt-4o-realtime-preview с надежными функциями извлечения данных и безопасности Azure AI Search, VoiceRAG устанавливает новый стандарт для голосовых приложений. Он демонстрирует потенциал голосовых систем, основанных на ИИ, для трансформации способа взаимодействия людей с информацией и приложениями, прокладывая путь для более естественного, безопасного и эффективного пользовательского опыта в будущем.



Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…