Alekhya-Ghosh/voxflow-ai

O que voxflow-ai faz?

Um agente de voz com inteligência artificial para SaaS B2B que automatiza chamadas de descoberta de entrada, responde a perguntas sobre produtos e preços via RAG, qualifica leads usando pontuação heurística e agenda demonstrações de produtos. Construído com FastAPI, Streamlit, Whisper local e SQLite.

Funcionalidades

• Automação de Chamadas de Descoberta: Realiza chamadas inbound automaticamente, guiando leads através de um fluxo de conversação natural.
• Resposta a Consultas via RAG: Utiliza recuperação aumentada por geração para responder a perguntas sobre produtos e preços com base em uma base de conhecimento.
• Qualificação de Leads: Usa pontuação heurística para avaliar o potencial do lead (por exemplo, baseado em respostas, cargo, tamanho da empresa).
• Agendamento de Demonstrações: Integra-se com calendários para agendar demonstrações de produtos automaticamente.
• Tecnologias: FastAPI (API), Streamlit (UI), Whisper (transcrição de áudio local), SQLite (banco de dados).

Como Funciona

1. Fluxo de Chamada: Quando um lead liga, o sistema atende usando um modelo de transcrição (Whisper) para converter fala em texto.
2. Processamento de Intenção: O texto é enviado para um mecanismo RAG que busca respostas relevantes de uma base de conhecimento (por exemplo, FAQ, documentação de produto).
3. Resposta por Voz: A resposta gerada é convertida de volta em fala usando TTS (Text-to-Speech) e reproduzida para o lead.
4. Qualificação: Durante a chamada, o sistema coleta informações e as pontua usando regras heurísticas (por exemplo, se o lead é de uma empresa de grande porte, recebe pontos extras).
5. Agendamento: Se o lead for qualificado, o sistema oferece opções de horário para demonstração e agende diretamente no calendário.

Requisitos

• Python 3.10+
• FastAPI
• Streamlit
• Whisper (local)
• SQLite (incluído no Python)

Instalação

1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/Alekhya-Ghosh/voxflow-ai.git
cd voxflow-ai

2. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

3. Configure as variáveis de ambiente:

cp .env.example .env
# Edite o arquivo .env com suas configurações

4. Execute a aplicação:

# Iniciar a API
uvicorn app.api:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# Em outro terminal, iniciar a interface Streamlit
streamlit run app/ui.py

Estrutura do Projeto

voxflow-ai/
├── app/
│   ├── api.py          # Endpoints FastAPI
│   ├── ui.py           # Interface Streamlit
│   ├── core/           # Lógica principal
│   │   ├── stt.py      # Transcrição Whisper
│   │   ├── rag.py      # Mecanismo RAG
│   │   ├── scoring.py  # Pontuação heurística
│   │   └── scheduler.py # Agendamento
│   ├── data/           # Base de conhecimento e banco SQLite
│   └── utils/          # Utilitários
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

Uso

1. Via API: Faça chamadas para /api/call com áudio. Veja a documentação em /docs.
2. Via Interface: Abra http://localhost:8501 no navegador e use o microfone para interagir.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Por favor, abra issues ou envie pull requests.

Licença

Este projeto está sob a licença MIT.