Начало работы

Этот раздел описывает первоначальную настройку модуля для автоматического анализа разговоров: от подключения источника данных до получения результатов в виджетах.

Архитектура

Модуль построен вокруг четырёх сущностей и связей между ними:

Источник данных

Подключение к внешней системе: телефонии или мессенджеру. Хранит учётные данные и настройки rate-limit.

Задача сбора

Указывает источнику что и за какой период забирать. Может быть разовой или периодической.

Промпт

Инструкция для LLM с JSON-схемой ожидаемого результата и UI-конфигом виджетов.

Пайплайн

Последовательность шагов обработки разговора: транскрибация → LLM-анализ → проверки.

Связь источника с пайплайном описывает привязка (binding): «брать новые разговоры из задачи X и запускать на них пайплайн Y».

---

Шаги настройки

1. Подключите источник данных

Откройте раздел Задачи → вкладка Источники → Создать источник.

Заполните параметры:

Поле	Описание
Название	Произвольное имя источника
Тип интеграции	Телефония или мессенджер
Учётные данные	API-ключ, токены или логин/пароль (поля зависят от типа)
Конфигурация	Опциональные настройки фильтров, base URL и т.д.
Rate limit (RPS)	Лимит запросов в секунду к внешней системе. По умолчанию 5

После создания платформа автоматически проверит соединение и подгрузит схему данных источника.

Поддерживаемые типы

Список доступных интеграций обновляется. Конкретные платформы (Telephony, Messenger и др.) и набор обязательных полей отображаются динамически на форме создания.

Подробнее об источниках данных

2. Создайте задачу сбора

В том же разделе Задачи перейдите на вкладку Задачи сбора и создайте новую задачу к подключённому источнику.

В задаче укажите:

• Период — за какие даты забирать разговоры
• Фильтры — какие разговоры импортировать (по статусу, длительности, метаданным)
• Режим — одноразовый запуск или периодический

После создания задача начинает забирать разговоры в систему. Импортированные разговоры появляются в разделе Разговоры со статусом imported (текстовые) или transcribing → transcribed (голосовые).

Подробнее о задачах сбора

3. Создайте промпт анализа

Раздел Промпты → Создать промпт.

Промпт — это инструкция для LLM плюс схема результата плюс карта виджетов.

Заполните:

• Описание — название промпта (отображается в списке)
• Тип разговора — voice (звонки) или text (диалоги). Для каждого типа активен один промпт
• Провайдер LLM — OpenAI, Anthropic, YandexGPT или GigaChat
• Модель — выбирается из списка провайдера
• Системный промпт — инструкция для модели (можно сгенерировать автоматически из текстового описания)
• JSON-схема — структура ожидаемого ответа модели
• UI-конфиг — какой виджет (slider, button group, score-card) рисовать для каждого поля схемы (SDUI)
• Параметры LLM — temperature, max_tokens, timeout, режим классификации реплик

Перед сохранением можно протестировать промпт на реальном разговоре через кнопку Preview или Test Analysis — увидите итоговый JSON и виджеты.

После сохранения активируйте промпт для нужного типа разговора.

Активный промпт

Анализ запускается с тем промптом, который сейчас активен для типа разговора. Старые версии остаются в истории и могут быть переактивированы.

Подробнее о промптах

4. Создайте пайплайн

Раздел Пайплайны → вкладка Пайплайны → Создать пайплайн.

Пайплайн — это последовательность шагов обработки одного разговора:

Шаг	Назначение
Transcription	Распознавание речи (только для голосовых звонков)
LLM Analysis	Анализ разговора активным промптом
Language Check	Проверка орфографии/грамматики через LanguageTool
Condition	Ветвление по условию для пропуска части шагов

В настройках пайплайна также можно задать:

• Тип разговора — call или dialog
• Минимальное число сообщений — отсечка коротких диалогов
• Фильтры — на уровне реплик и сообщений

Подробнее о пайплайнах

5. Создайте привязку (binding)

Раздел Пайплайны → вкладка Привязки → Создать привязку.

Привязка соединяет задачу сбора с пайплайном:

• Задача сбора — откуда берутся разговоры
• Пайплайн — что с ними делать
• Активна — true означает автоматический запуск при поступлении новых разговоров; false — только ручной запуск
• Дополнительные фильтры — поверх фильтров пайплайна
• Минимум сообщений — отсечка для этой привязки

После активации каждый новый разговор, импортированный задачей, автоматически проходит через пайплайн.

Подробнее о привязках

6. Просмотрите результаты

Раздел Разговоры. Нажмите на разговор, чтобы открыть детальный вид:

• Транскрипт с разделением по спикерам (для звонков)
• Виджеты SDUI с результатами LLM-анализа: метрики, оценки, настроение, ключевые моменты
• Метаданные — поля из источника (ID агента, кампания, длительность и т.д.)
• Статусы обработки по каждому шагу пайплайна

Также можно переанализировать разговор другим промптом или запустить пайплайн вручную через Magic View для пакетной обработки.

Подробнее о просмотре разговоров

7. Соберите дашборд через Magic View

Раздел Magic View — инструмент для создания аналитических виджетов и дашборда проекта на естественном языке.

Откройте Magic View и в нижней панели выберите:

• Тип разговора — Голосовые или Текстовые
• Промпты — одну или несколько версий промптов, по результатам которых строить анализ. По умолчанию подставлен активный промпт выбранного типа

Дальше — два пути:

• Готовый шаблон метрики. На стартовом экране — сетка карточек по двум категориям: метрики по самим разговорам (объём, длительность, активность операторов) и метрики по результатам LLM-анализа (качество, настроение, решённость, соблюдение скрипта). Клик по карточке подставит метрику в поле ввода
• Свободный запрос. Опишите вопрос своими словами, например: «Покажи распределение качества звонков за последний месяц». Если запрос неоднозначен — Magic View задаст уточняющий вопрос с тегами-подсказками

После запроса:

1. Magic View сгенерирует SQL-запрос в сворачиваемом блоке (можно подправить вручную)
2. Нажмите Визуализировать или попросите в чате «покажи график» — получите готовую визуализацию
3. Нажмите Сохранить в Коллекцию — виджет попадёт на вкладку Коллекция и станет частью дашборда проекта, обновляясь на свежих данных

Slash-команды

Введите / в поле ввода — откроется выпадающее меню всех доступных метрик с поиском. Стрелка вверх в пустом поле пролистывает историю запросов в текущей сессии.

Подробнее о Magic View

---

Альтернативный сценарий — ручная загрузка

Если нужно проанализировать разовый набор разговоров без подключения источника, шаги 1, 2 и 5 можно пропустить:

1. Создайте промпт (шаг 3)
2. Создайте пайплайн (шаг 4)
3. Загрузите разговоры вручную:
   • Аудиофайл (.mp3, .wav, .ogg, .opus, .m4a, .flac) через Загрузка аудио
   • CSV/JSON диалогов через Импорт диалогов
4. Запустите пайплайн на загруженных разговорах вручную через Magic View или API

Также есть прямая Upload API для интеграции с собственным backend.

---

Жизненный цикл разговора

Голосовые звонки

Статус	Описание
uploaded	Файл загружен
transcribing	Идёт транскрибация
transcribed	Транскрипт готов
analyzing	Идёт LLM-анализ
completed	Обработка завершена
failed	Ошибка

Текстовые диалоги

Статус	Описание
imported	Диалог импортирован
analyzing	Идёт LLM-анализ
completed	Анализ завершён
failed	Ошибка

Время обработки

Транскрибация аудио — от 1 до 10 минут в зависимости от длительности. LLM-анализ — обычно 10–60 секунд.

---

Поддерживаемые форматы аудио

Формат	Расширение
MP3	.mp3
WAV	.wav
OGG	.ogg
OPUS	.opus
M4A	.m4a
FLAC	.flac

Ограничения:

• Максимальный размер файла: 20 МБ
• Рекомендуемое качество: 16 kHz, 16-bit
• Для стерео: канал 0 = оператор (agent), канал 1 = клиент

---

Типы разговоров

Тип	Описание	Источники
Голосовые звонки (voice)	Аудиозаписи телефонных разговоров	Подключённая телефония, ручная загрузка аудио
Текстовые диалоги (text)	Чаты из мессенджеров, CRM, виджетов	Подключённые мессенджеры, импорт CSV/JSON

Оба типа отображаются в едином списке разговоров. Анализируются одинаковым пайплайном, но активный промпт настраивается отдельно для каждого типа.