Sprach-Support-Bot
Transkription und Antwort in Echtzeit
Verbinden Sie eine Spracherkennungsschicht mit einem LLM, um Support-Telefonate durchgängig abzuwickeln. Das Modell transkribiert, erkennt die Absicht, fragt Ihre Wissensbasis ab und erzeugt natürlichsprachliche Antworten, die per Sprachsynthese zurückgegeben werden.
GPT-6 Luna
bei 1,5M Token im Monat · 55% Eingabe / 45% Ausgabe
Warum dieses Modell?
Für diesen Workload – 1,5M Token pro Monat, davon 55 % Input – kostet es etwa 0,42 $ pro Monat, am wenigsten unter den hier vorgeschlagenen Modellen.
Alternative Modelle
Implementierungstipps
- 1
Nutzen Sie Streaming, um die Sprachsynthese zu starten, während das LLM noch generiert: Das senkt die wahrgenommene Verzögerung bis zum ersten Wort von 2 bis 3 Sekunden auf unter 500 ms.
- 2
Achten Sie auf die Sprecherwechsel-Erkennung: Schicken Sie Teiltranskripte mit einem Kennzeichen „IS_COMPLETE“ an das LLM, damit es bei vorhersehbaren Formulierungen schon vor Satzende zu arbeiten beginnt.
- 3
Halten Sie die Aufgabe des LLM eng: Trennen Sie Absichtserkennung und Antworterzeugung von der Sprachverarbeitung, damit Sie ASR- oder TTS-Anbieter unabhängig austauschen können.