Os Três Componentes Essenciais
Para criar uma IA conversacional eficiente, são necessários três componentes: modelo de fala-para-texto (STT), modelo de linguagem (LLM) e modelo de texto-para-voz (TTS). O modelo STT converte a fala em texto, o modelo LLM processa o texto e gera uma resposta, e o modelo TTS converte a resposta em áudio.
A Funcionalidade de Transcrição de Áudio da Deepgram
A Deepgram oferece diferentes modelos STT para diferentes cenários, como reuniões, chamadas telefônicas e conversas em aplicativos de drive-thru. Além disso, eles também suportam streaming. A funcionalidade de transcrição de áudio detecta naturalmente quando alguém terminou de falar, um processo chamado end-pointing.
O Exemplo de Código
O vídeo também apresenta um exemplo de código que demonstra como essa funcionalidade funciona. O código utiliza uma função assíncrona chamada “on message” para processar os dados recebidos do Deepgram. Quando o Deepgram envia um pedaço de dados, o código extrai a sentença e adiciona ao transcritor. Se a fala não estiver completa, o código continua adicionando às sentenças. Quando a fala é finalizada, o código junta todas as sentenças e imprime o resultado.
A Combinaçaõ LLM e Deepgram’s Aura
A combinação do modelo de linguagem Grok e do modelo de texto-para-voz Deepgram’s Aura permite criar conversas rápidas e eficientes. O processo funciona da seguinte maneira: a fala é convertida em texto pelo modelo STT, o texto é processado pelo modelo LLM e a resposta é convertida em áudio pelo modelo TTS. Esse processo é repetido até que um palavra de saída seja dita, encerrando a conversa.
Conclusão
A combinação de modelos de linguagem e texto-para-voz permite criar conversas rápidas e eficientes. A Deepgram e a Grok provam que é possível criar sistemas de conversa natural e eficiente. Para entender melhor como essas tecnologias funcionam, recomendamos assistir ao vídeo na íntegra.