7c97310938
Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
50 lines
1.9 KiB
Python
50 lines
1.9 KiB
Python
"""make models: веса моделей в backend/models/.
|
||
|
||
Сейчас качает эмбеддинги для слот-автомата. Распознавание (GigaAM) и синтез
|
||
(Silero) добавит карточка lct-02 — после замера на демо-машине.
|
||
Докачка продолжается с места обрыва: сеть на стенде бывает медленной.
|
||
"""
|
||
|
||
import sys
|
||
import urllib.request
|
||
from pathlib import Path
|
||
|
||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||
MODELS = ROOT / "models"
|
||
|
||
E5 = "https://huggingface.co/Xenova/multilingual-e5-small/resolve/main/"
|
||
FILES = {
|
||
"e5-small/config.json": E5 + "config.json",
|
||
"e5-small/tokenizer.json": E5 + "tokenizer.json",
|
||
"e5-small/model_quantized.onnx": E5 + "onnx/model_quantized.onnx",
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def fetch(url: str, target: Path) -> None:
|
||
partial = target.with_suffix(target.suffix + ".part")
|
||
offset = partial.stat().st_size if partial.exists() else 0
|
||
request = urllib.request.Request(url, headers={"Range": f"bytes={offset}-"} if offset else {})
|
||
with urllib.request.urlopen(request, timeout=60) as response, partial.open("ab") as out:
|
||
total = offset + int(response.headers.get("Content-Length", 0))
|
||
while chunk := response.read(1 << 20):
|
||
out.write(chunk)
|
||
done = out.tell()
|
||
if total:
|
||
print(f"\r {target.name}: {done // (1 << 20)} из {total // (1 << 20)} МБ", end="", flush=True)
|
||
partial.rename(target)
|
||
print()
|
||
|
||
|
||
def main() -> None:
|
||
for relative, url in FILES.items():
|
||
target = MODELS / relative
|
||
if target.exists():
|
||
print(f" {relative}: уже есть")
|
||
continue
|
||
target.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||
fetch(url, target)
|
||
print("эмбеддинги готовы; GigaAM и Silero — карточка tasks/lct-02-latency-baseline.md")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
sys.exit(main())
|