Перейти к основному содержимому

Глоссарий

Активный промпт

Версия промпта, которая используется по умолчанию для нового анализа. Для каждого типа разговоров (voice / text) в проекте может быть только один активный промпт; активация новой версии деактивирует предыдущую.

Виджет SDUI

Визуальный компонент для отображения результатов анализа. Доступные типы:

  • quality_badge — бейдж общего качества обслуживания (poor / fair / good / excellent).
  • scores, score_card — числовые оценки по критериям, с опциональной цитатой и обоснованием.
  • sentiment — настроение участников разговора.
  • key_points, timeline, quote — ключевые моменты, хронология и цитаты.
  • recommendations, alert — рекомендации и важные предупреждения.
  • metrics, tags, progress, comparison — числовые метрики, теги, прогресс выполнения скрипта, сравнение с трендами.

Голосовой звонок (Voice call)

Тип разговора с аудиозаписью телефонного разговора. Перед LLM-анализом проходит этап транскрибации. Поддерживаемые форматы: MP3, WAV, OGG, OPUS, M4A, FLAC; максимальный размер — 20 МБ.

Динамические фильтры

Фильтрация списка разговоров по произвольным полям из результатов LLM-анализа («Фильтр анализа») или из метаданных («Фильтр метаданных»). Поддерживает операторы =, ≠, содержит, >, <, ≥, ≤; несколько фильтров комбинируются по логике AND.

Задача сбора (Collection task)

Настроенное задание на получение разговоров из подключённого источника данных. Загружает только закрытые тикеты и звонки, поддерживает дедупликацию по внешнему ID. Бывает двух типов:

  • Один раз — однократная загрузка за указанный период.
  • Периодически — автоматический ежесуточный запуск в окне 00:00–04:00 МСК, собирает разговоры за последние 24 часа.

Запуск пайплайна (Pipeline run)

Конкретное выполнение пайплайна на наборе разговоров. Имеет статус (pending, running, completed, partially_failed, failed), счётчики обработанных и ошибочных разговоров, время старта и окончания. История запусков фиксируется и доступна для диагностики.

Источник данных (Data source)

Подключение к внешней системе (телефония, CRM, helpdesk, мессенджер) для автоматического сбора разговоров. Содержит тип интеграции, выбранную платформу и учётные данные API. Поддерживает Helpdeskeddy, Usedesk, Chatwoot, Mango Office, Bitrix24, Omnidesk, LiveChat, Jivochat и другие.

Коллекция (дашборд)

Сетка сохранённых визуализаций Magic View. Каждый виджет коллекции отображает график или таблицу на актуальных данных и обновляется при загрузке страницы.

Метаданные разговора

Структурированная информация, сопровождающая разговор: interaction_id, channel, timestamp, данные оператора и клиента, параметры записи, произвольные поля из CRM. Используются для фильтрации, отображения и могут передаваться в LLM при включённой опции «Включать метаданные».

Метрика (Metric)

Переиспользуемый SQL-шаблон с предустановленным типом графика и категорией («Операционная» или «Качественная»). Подставляется в запрос Magic View через стартовый экран или slash-команду /. Поддерживает переменные, например {{prompt_version_id}}.

Пайплайн (Pipeline)

Упорядоченная последовательность шагов автоматической обработки разговора. Поддерживает шаги типа transcription (транскрибация) и llm_analysis (LLM-анализ); в одном пайплайне можно использовать несколько шагов LLM-анализа с разными промптами. Привязан к конкретному типу разговора (voice или text).

Переанализ (Re-analysis)

Повторный запуск LLM-анализа на уже обработанных разговорах с выбранной версией промпта или пайплайном. Запускается из списка разговоров через массовое выделение и модальное окно «Переанализировать».

Привязка (Binding)

Связь между пайплайном и задачей сбора данных. При каждом завершении задачи сбора привязанный пайплайн запускается автоматически на новых разговорах. Поддерживает фильтры по полям диалогов и сообщений и параметр min_messages для отсечения коротких диалогов.

Пробный запуск (Dry run)

Режим импорта CSV/JSON-диалогов, при котором файл валидируется и отображается предпросмотр (количество диалогов, первые 10 записей), но данные не сохраняются. Используется для проверки формата перед фактическим импортом.

Промпт (Prompt)

Версионируемая инструкция для LLM, определяющая логику анализа разговоров. Включает системный промпт, JSON-схему ожидаемого ответа, UI-конфиг виджетов, а также провайдера и модель LLM.

Разговор (Conversation)

Базовая единица данных в Речевой аналитике — записанный звонок или текстовый диалог. Все разговоры отображаются в едином списке и проходят через единый цикл обработки: загрузка, опциональная транскрибация и LLM-анализ.

Реплика (Utterance)

Отдельный фрагмент речи одного спикера в транскрипте. Содержит текст, временные метки начала и конца, порядковый номер и роль автора.

Спикер (Speaker)

Участник разговора, для которого в транскрипте определена роль. Для звонков это «менеджер» (оператор) и «клиент». В стерео-записях разделение производится по каналам (канал 0 — оператор, канал 1 — клиент), в моно — по голосовым признакам.

Статус разговора

Состояние обработки в жизненном цикле разговора. Для звонков:

  • uploaded — файл загружен.
  • transcribing / transcribed — идёт или завершена транскрибация.
  • analyzing — идёт LLM-анализ.
  • completed — обработка завершена.
  • failed — ошибка на одном из этапов.

Для текстовых диалогов используются статусы imported, analyzing, completed, failed.

Текстовый диалог (Text dialog)

Тип разговора в виде последовательности текстовых сообщений из чата, мессенджера или виджета. Транскрибация не требуется — анализ запускается сразу после импорта.

Транскрибация (Transcription)

Процесс автоматического распознавания речи из аудиозаписи в текст. Включает разделение по спикерам и формирование реплик с временными метками. Занимает от 1 до 10 минут в зависимости от длительности записи.

Транскрипт

Полный текст разговора, полученный в результате транскрибации, с разделением по спикерам и временными метками. Используется как входные данные для LLM-анализа голосовых звонков.

Тред (Thread)

Идентификатор диалога при импорте текстовых сообщений из CSV/JSON (поле thread_id или «ID треда»). Сообщения группируются по thread_id, сортируются по timestamp и формируют один диалог в системе.

Флаги «Проверено» и «Эскалация»

Ручные отметки на разговоре. «Проверено» означает, что разговор просмотрен QA-специалистом; «Эскалация» — что он требует внимания руководителя. Оба флага доступны для фильтрации в списке разговоров.

AI Architect

Чат-интерфейс в редакторе промпта для автоматической генерации системного промпта, JSON-схемы и UI-конфига из текстового описания на естественном языке. Поддерживает итеративную доработку и автоисправление ошибок валидации.

JSON-схема (expected_schema)

Описание структуры ответа, которую LLM должна вернуть после анализа. Используется для инструктирования модели, валидации результата и маппинга полей на виджеты. Обязательный блок metadata содержит summary, topic, client_sentiment, manager_tone и resolution_status.

LLM-анализ

Обработка разговора большой языковой моделью по заданному промпту. На выходе — структурированный JSON с метаданными (резюме, тема, настроение, статус решения) и пользовательскими полями для виджетов. Обычно занимает 10–60 секунд.

Magic Query

Инструмент аналитики, позволяющий задать вопрос о выбранной группе разговоров на естественном языке. LLM получает контекст (транскрипты и/или результаты анализа) и возвращает развёрнутый ответ. Запросы организованы в треды для уточняющих вопросов.

Magic View

Alpha-инструмент для генерации SQL-запросов и визуализаций из текстовых описаний. ИИ переводит вопрос в SQL, выполняет его и строит график или таблицу. Удачные визуализации сохраняются в Коллекцию (дашборд проекта).

SDUI (Server-Driven UI)

Подход, при котором структура отображаемого интерфейса задаётся сервером в виде JSON. В Речевой аналитике результаты LLM-анализа визуализируются набором SDUI-виджетов, описанных в массиве ui_components.

UI-конфиг (ui_config)

Конфигурация набора SDUI-виджетов для визуализации результатов анализа. Связывает поля JSON-ответа LLM с параметрами виджетов. Редактируется визуально или напрямую в JSON.

Upload API

HTTP-эндпоинт POST /api/v1/speech-analytics/calls/upload/ для программной загрузки аудиозаписей звонков с метаданными. Принимает multipart/form-data с полями audio_file, project и metadata; требует Bearer-токен авторизации.