Der Aufbau eines Sprachassistenten mit Gedächtnis kann ein leistungsfähiges und fesselndes Projekt sein. Hier ist eine prägnante Übersicht der wichtigsten Schritte:

1. Audioaufnahme: Nutzen Sie eine Spracherkennungsbibliothek wie speech_recognition, um Audioeingaben vom Mikrofon des Benutzers aufzunehmen.

2. Audiotranskription: Senden Sie die aufgezeichnete Audio an die OpenAI Whisper-API, um die Sprache in Text zu transkribieren.

3. Gesprächsverlaufsverfolgung: Führen Sie eine Liste von Wörterbüchern, um den Gesprächsverlauf zu verfolgen und die Eingaben des Benutzers und die Antworten des Assistenten zu speichern.

4. Antwortgenerierung: Verwenden Sie die OpenAI GPT-3-API, um eine relevante Antwort auf der Grundlage der Benutzereingabe und des Gesprächsverlaufs zu generieren.

5. Sprachausgabe: Nutzen Sie die OpenAI Text-to-Speech-API, um den generierten Antworttext in eine Audiodatei umzuwandeln.

6. Audioplayback: Spielen Sie die generierte Audiodatei mit einer Bibliothek wie pygame für den Benutzer ab.

7. Iterative Interaktion: Umhüllen Sie den gesamten Prozess in einer Schleife, damit der Benutzer das Gespräch fortsetzen und der Assistent den Kontext beibehalten kann.

Durch die Befolgung dieses strukturierten Ansatzes können Sie einen Sprachassistenten erstellen, der nicht nur Benutzereingaben versteht und darauf reagiert, sondern auch den Kontext des laufenden Gesprächs erinnert und darauf Bezug nimmt.

Das in diesem Video präsentierte Architekturdiagramm zeigt eine Lösung, die externe APIs nutzt, um eine effiziente Sprachinteraktion zu ermöglichen. Durch die Nutzung der Fähigkeiten dieser APIs ist das System in der Lage, dem Benutzer ein nahtloses Erlebnis von der Audioaufnahme bis zur Sprachausgabe zu bieten.

Die Schlüsselkomponenten der Architektur sind:

1. Audioaufnahme: Das System erfasst die Audioeingabe vom Mikrofon des Benutzers und speichert sie in einer Datei für die weitere Verarbeitung.

2. Transkription: Die gespeicherte Audiodatei wird dann an die OpenAI Whisper-API gesendet, die die Audio in Text transkribiert. Dieser Text wird dann dem Gesprächsverlauf hinzugefügt und repräsentiert die Benutzereingabe.

3. Antwortgenerierung: Die Texttranskription wird an die GPT-4-API weitergeleitet, die eine Antwort auf der Grundlage des Gesprächsverlaufs generiert. Diese Antwort wird ebenfalls dem Gesprächsverlauf hinzugefügt.

4. Sprachausgabe: Die generierte Antwort wird dann an die OpenAI Voice-API gesendet, die den Text in eine Audiodatei umwandelt, die dem Benutzer wiedergegeben werden kann.

5. Gesprächsverlaufsverfolgung: Während des gesamten Prozesses behält das System einen Gesprächsverlauf, der sowohl die Eingaben des Benutzers als auch die Antworten des Assistenten enthält. Dieser Verlauf wird verwendet, um dem GPT-4-Modell Kontext zu geben und so kohärentere und relevantere Antworten zu generieren.

Das modulare Design des Codes ermöglicht den einfachen Austausch einzelner Komponenten, wie z.B. der Transkriptions- oder Sprachausgabemodelle. Diese Flexibilität ermöglicht es, das System im Laufe der Zeit anzupassen und zu verbessern, indem neueste Entwicklungen in Sprachmodellen und Sprachverarbeitungstechnologien genutzt werden.

Die Funktion record_audio() ist für die Aufnahme von Audio vom Mikrofon und das Speichern in einer Datei verantwortlich. Sie verwendet das speech_recognition-Paket, um einen Recognizer zu initialisieren und aktiv das Mikrofon abzuhören. Sobald die Funktion Audio erkennt, beginnt sie mit der Aufnahme und schreibt den Audiostrom in die Datei test.wav. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis der Benutzer aufhört zu sprechen, woraufhin die Audioaufnahme abgeschlossen ist.

Die Schlüsselschritte der Funktion record_audio() sind:

1. Initialisieren des Recognizer-Objekts aus dem speech_recognition-Paket.
2. Starten des Abhörens des Mikrofons mit der Methode Recognizer.listen_in_background().
3. Bei Erkennung von Audio, Schreiben des Audiostroms in die Datei test.wav mit der Methode Recognizer.write_to_file().
4. Fortsetzen des Aufnahmeprozesses, bis der Benutzer aufhört zu sprechen.

Die Transkriptionsphase ist eine entscheidende Komponente des Gesamtsystems, bei der wir das leistungsfähige Whisper-Transkriptionsmodell von OpenAI nutzen, um die aufgezeichnete Audio in Text umzuwandeln. Diese Textrepräsentation wird dann als Eingabe für das Sprachmodell verwendet, um eine Antwort zu generieren.

In der Funktion transcribe_audio() lesen wir zunächst die Audiodatei, die von der Funktion record_audio() aufgezeichnet wurde. Dann erstellen wir einen OpenAI-Client und geben das Whisper v2 Large-Modell als Transkriptionsmodell an. Die Audiodatei wird dann an den OpenAI-API-Endpunkt für die Transkription gesendet, und der resultierende Text wird zurückgegeben.

Dieser transkribierte Text wird dann dem Gesprächsverlauf hinzugefügt, wobei die Rolle des Benutzers zugewiesen wird. Dadurch hat das Sprachmodell Zugriff auf den vollständigen Kontext des Gesprächs, wenn es eine Antwort generiert.

Die Verwendung des Whisper-Modells bietet eine hochwertige und genaue Transkription, die für die Gesamtleistung und Benutzererfahrung des Sprachassistenten entscheidend ist. Durch die Integration dieser leistungsfähigen Transkriptionsfähigkeit können wir sicherstellen, dass das System die Benutzereingaben effektiv verstehen und darauf reagieren kann, auch wenn die Audioqualität nicht perfekt ist.

Der Kern unseres Sprachassistenten liegt in der Funktion generate_response, die die Leistungsfähigkeit des GPT-4-Sprachmodells nutzt, um kohärente und kontextuelle Antworten zu generieren. Diese Funktion nimmt den aktuellen Gesprächsverlauf als Eingabe und produziert eine relevante und prägnante Antwort.

So funktioniert es:

1. Die Funktion erhält den OpenAI-Client, den aktuellen Gesprächsverlauf und die Benutzereingabe.
2. Sie fügt die Benutzereingabe dem Gesprächsverlauf hinzu, wobei die Rolle auf "Benutzer" gesetzt wird.
3. Die Funktion verwendet dann die OpenAI-Methode chat.create(), um eine Antwort vom GPT-4-Modell zu generieren.
4. Das Modell wird angewiesen, den bereitgestellten Gesprächsverlauf als Kontext zu verwenden und eine relevante und prägnante Antwort zu generieren.
5. Die generierte Antwort wird dem Gesprächsverlauf hinzugefügt, wobei die Rolle auf "Assistent" gesetzt wird.
6. Schließlich gibt die Funktion den generierten Antworttext zurück.

Durch das kontinuierliche Aktualisieren des Gesprächsverlaufs und das Zurückführen in das Modell kann der Assistent den Kontext beibehalten und kohärente Antworten liefern, auch wenn das Gespräch fortschreitet. Dies ermöglicht eine natürlichere und fesselnde Interaktion, bei der der Assistent die Absicht des Benutzers verstehen und hilfreiche und informative Antworten geben kann.

Die Verwendung des leistungsfähigen GPT-4-Modells stellt sicher, dass die generierten Antworten von hoher Qualität sind und ein starkes Verständnis von Sprache, Kontext und Logik aufweisen. Dies befähigt den Assistenten, intelligente und sinnvolle Gespräche zu führen und macht ihn zu einem wertvollen Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen.

Der letzte Schritt in unserem Conversational-AI-Assistenten besteht darin, die generierte Textantwort in einen reibungslosen, natürlich klingenden Sprachausgang umzuwandeln. Dies wird durch den Einsatz eines Text-to-Speech-Modells (TTS) erreicht, das den textlichen Output in eine Audiodatei umwandelt, die dem Benutzer wiedergegeben werden kann.

In unserer Implementierung nutzen wir die Text-to-Speech-Funktionen, die von der OpenAI-API bereitgestellt werden. Genauer gesagt verwenden wir den audio_to_text-Endpunkt, um eine Audiodatei aus der textlichen Antwort des Modells zu generieren. Dieser Endpunkt ermöglicht es uns, das gewünschte Stimmmodell anzugeben, das die Charakteristika der generierten Sprache wie Tonlage, Tonhöhe und Sprechgeschwindigkeit bestimmt.

Durch die Integration dieser TTS-Funktionalität können wir ein immersiveres und fesselndes Benutzererlebnis bieten, bei dem die Antworten des Assistenten in einer natürlichen, menschenähnlichen Art und Weise wiedergegeben werden. Dies trägt dazu bei, eine nahtlosere und intuitivere Interaktion zu schaffen, da der Benutzer die Antworten des Assistenten einfach anhören kann, anstatt den Text lesen zu müssen.

Um ein reibungsloses Wiedergabeerlebnis zu gewährleisten, fügen wir auch eine kurze Verzögerung vor Beginn der Audiowiedergabe ein. Dies hilft zu verhindern, dass der Assistent den Benutzer unterbricht oder die Audio vorzeitig abbricht, da der Benutzer die vorherige Antwort möglicherweise noch verarbeitet.

Die derzeitige Implementierung des sprachbasierten KI-Assistenten bietet eine solide Grundlage, aber es gibt mehrere Möglichkeiten, die Erfahrung zu verbessern und die Fähigkeiten des Systems zu erweitern. Der Präsentator hebt einige Schlüsselbereiche für Verbesserungen hervor:

1. Nutzung von Grok Whisper: Der Präsentator hat kürzlich Zugriff auf das Grok Whisper-Modell erhalten, von dem erwartet wird, dass es eine erhebliche Steigerung der Transkriptionsgeschwindigkeit und damit eine verbesserte Gesamtreaktionsfähigkeit des Systems bringt.

2. Integration von Grok für schnellere Modellerstellung: Durch den Ersatz der derzeitigen API-basierten Modellerstellung durch Grok zielt der Präsentator darauf ab, eine noch größere Geschwindigkeit und Effizienz bei der Modellantwortgenerierung zu erreichen.

3. Erkundung von Alternativen zur Sprachausgabe: Der Präsentator erwägt, das derzeitige Sprachausgabemodell durch eine Lösung von Eleven Labs zu ersetzen, die möglicherweise eine natürlichere Stimme, möglicherweise die Stimme von Jaris, bietet.

4. Ermöglichung lokaler Dokumenteninteraktion: Das Open-Source-Projekt des Präsentators, Local GPT, bietet die Möglichkeit, den sprachbasierten Assistenten mit der Fähigkeit zu integrieren, mit lokalen Dokumenten zu chatten und Informationen daraus abzurufen, wodurch die Kenntnisse und Fähigkeiten des Systems erweitert werden.

5. Einbeziehung von Funktionsaufrufen: Der Präsentator sieht die Möglichkeit, das Modell nicht nur zum Abrufen von Informationen aus Dokumenten, sondern auch zur Ausführung verschiedener Operationen zu befähigen, was die Funktionalität des Assistenten weiter verbessern würde.

Der Präsentator ermutigt die Community, sich an diesem Projekt sowie am Local GPT-Projekt zu beteiligen und mitzuwirken, um diese Verbesserungen voranzutreiben und neue Möglichkeiten zu erforschen. Die aktive Discord-Community wird auch als Ressource für diejenigen hervorgehoben, die an einer Zusammenarbeit oder Unterstützung interessiert sind.

Insgesamt ist der Präsentator bestrebt, den sprachbasierten KI-Assistenten kontinuierlich zu verbessern, indem er die neuesten Entwicklungen in Sprachmodellen nutzt und innovative Wege zur Erweiterung seiner Fähigkeiten und Benutzererfahrung erforscht.

Die Implementierung des sprachbasierten KI-Assistenten unter Verwendung der OpenAI-APIs zeigt einen modularen und erweiterbaren Ansatz. Die Schlüsselkomponenten, einschließlich Audioaufnahme, Transkription, Antwortgenerierung und Sprachausgabe, sind so konzipiert, dass sie leicht durch alternative Lösungen wie Whisper- und Grok-Modelle sowie Sprachausgabemodelle von Eleven Labs ersetzt werden können.

Der Fokus auf Modularität und Flexibilität ermöglicht zukünftige Verbesserungen und Anpassungen des Systems, einschließlich der Integration zusätzlicher Funktionen wie dokumentbasierte Gespräche und Funktionsaufrufe. Der Open-Source-Charakter des Projekts und die aktive Discord-Community bieten Möglichkeiten für Beiträge und Zusammenarbeit aus der Community, um die Fähigkeiten des KI-Assistenten weiter zu verbessern.

Insgesamt dient diese Implementierung als solide Grundlage für den Aufbau eines robusten un