בניית עוזר קולי עם זיכרון יכולה להיות פרויקט חזק ומעניין. להלן סקירה תמציתית של השלבים העיקריים המעורבים:

1. לכידת אודיו: השתמש בספריית זיהוי דיבור כמו speech_recognition כדי ללכוד קלט אודיו מהמיקרופון של המשתמש.

2. תמלול אודיו: שלח את האודיו המוקלט לממשק ה-API של OpenAI Whisper כדי לתמלל את הדיבור לטקסט.

3. מעקב אחר היסטוריית השיחה: שמור רשימה של מילונים כדי לעקוב אחר השיחה, תוך אחסון קלט המשתמש ותגובות העוזר.

4. יצירת תגובה: השתמש בממשק ה-API של OpenAI GPT-3 כדי ליצור תגובה רלוונטית על בסיס קלט המשתמש והיסטוריית השיחה.

5. המרה מטקסט לדיבור: נצל את ממשק ה-API של OpenAI להמרת טקסט לדיבור כדי להפוך את התגובה המיוצרת לקובץ אודיו.

6. השמעת אודיו: השמע את קובץ האודיו המיוצר למשתמש באמצעות ספרייה כמו pygame.

7. אינטראקציה חוזרת: הכרך את כל התהליך בלולאה, מאפשר למשתמש להמשיך את השיחה והעוזר לשמור על ההקשר.

על ידי מעקב אחר גישה מובנית זו, תוכל ליצור עוזר קולי שלא רק מבין ומגיב לקלט המשתמש, אלא גם זוכר ומתייחס להקשר של השיחה המתמשכת.