LiveKit, FastAPI എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് റിയൽ-ടൈം വോയ്‌സ് AI നിർമ്മിക്കാം

വോയ്‌സ് AI ഡെമോ ചെയ്യുക എന്നത് എളുപ്പമാണ്. എന്നാൽ പ്രൊഡക്ഷൻ നിലവാരത്തിലുള്ള വോയ്‌സ് AI പുറത്തിറക്കുക എന്നത് പ്രയാസകരമാണ്.

ഒരു ഡെമോയിൽ കാര്യങ്ങൾ കൃത്യമായി നടക്കുന്നു എന്ന് മാത്രം കരുതാം, അവിടെ വലിയ ലോഡുകളില്ല. എന്നാൽ പ്രൊഡക്ഷനിൽ ജിറ്റർ (jitter), ഉപയോക്താക്കളുടെ ഇടവേളകൾ (interruptions), റീകണക്ഷനുകൾ, പ്രൊവൈഡർ പരാജയങ്ങൾ എന്നിവ ഉണ്ടാകാം. ഇവ കണക്കിലെടുത്ത് ഡിസൈൻ ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ AI ഒരു റോബോട്ടിനെപ്പോലെ തോന്നും.

ഇത്തരം സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ വെറും ഫ്രെയിംവർക്ക് ട്രിക്കുകൾ മാത്രമല്ല, മികച്ച ആർക്കിടെക്ചറും ആവശ്യമാണ്. സ്റ്റേറ്റ് (state) എവിടെ സൂക്ഷിക്കണം എന്നും ലേറ്റൻസി (latency) എങ്ങനെ വർദ്ധിക്കുന്നു എന്നും നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കണം.

ഒരു മികച്ച വോയ്‌സ് AI സ്റ്റാക്കിന് താഴെ പറയുന്ന ലെയറുകൾ ആവശ്യമാണ്:

• ക്ലയന്റ്: മൈക്രോഫോൺ ഇൻപുട്ട് സ്വീകരിക്കുകയും ഓഡിയോ പ്ലേ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. • വോയ്‌സ് സെഷൻ ലെയർ: ഓതന്റിക്കേഷനും (auth) കണക്ഷൻ ലൈഫ്സൈക്കിളും നിയന്ത്രിക്കുന്നു. • LiveKit റൂം: കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസിയുള്ള മീഡിയ ട്രാൻസ്പോർട്ട് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. • STT പൈപ്പ്‌ലൈൻ: സംസാരത്തെ ടെക്സ്റ്റാക്കി മാറ്റുന്നു. • LLM ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ: പ്രോംപ്റ്റുകളും ടൂൾ കോളുകളും നിയന്ത്രിക്കുന്നു. • TTS പൈപ്പ്‌ലൈൻ: ടെക്സ്റ്റിനെ ഓഡിയോയായി സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നു. • ബാക്കെൻഡ് APIs: സ്റ്റേറ്റിനും ബിസിനസ് ലോജിക്കിനുമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന FastAPI സർവീസുകൾ. • ഒബ്സർവബിലിറ്റി: ലേറ്റൻസി ട്രാക്ക് ചെയ്യാനുള്ള മെട്രിക്സുകളും ലോഗുകളും.

ഓരോ ലെയറുകളും സ്വതന്ത്രമായിരിക്കണം. ക്ലയന്റിൽ വളരെ കുറഞ്ഞ ലോജിക് മാത്രമേ ഉണ്ടാകാവൂ. അത് ഓഡിയോ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യാനും UI കൈകാര്യം ചെയ്യാനും മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കാവൂ.

LiveKit-ന് വേണ്ടി കുറഞ്ഞ സമയത്തേക്ക് മാത്രം നിലനിൽക്കുന്ന ടോക്കണുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ FastAPI ഉപയോഗിക്കുക. ഇത് റൂം ആക്സസ് സുരക്ഷിതമാക്കുന്നു. സെഷൻ റെക്കോർഡുകൾ ഒരു സ്റ്റേബിൾ ഐഡി ഉപയോഗിച്ച് സെർവറിൽ സൂക്ഷിക്കുക. യൂസർ ഐഡി, റൂം ഐഡി, നിലവിലെ സ്റ്റേറ്റ് എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക. ഒരു ഉപയോക്താവ് വീണ്ടും കണക്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ, ബാക്കെൻഡിന് ഉടൻ തന്നെ കോൺടെക്സ്റ്റ് (context) വീണ്ടെടുക്കാൻ സാധിക്കണം.

വോയ്‌സ് AI എന്നത് ലേറ്റൻസിയുടെ കളിയാണ്. മറുപടി വൈകിയാൽ ഉപയോക്താക്കൾ സംസാരത്തിന് ഇടവേളകൾ വരുത്തും.

ഓരോ ഘട്ടത്തിനും ഒരു ലേറ്റൻസി ബജറ്റ് നിശ്ചയിക്കുക:

  • STT ലേറ്റൻസി
  • ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ലേറ്റൻസി
  • ടൂൾ കോൾ ലേറ്റൻസി
  • TTS സ്റ്റാർട്ടപ്പ് സമയം
  • ആദ്യത്തെ ഓഡിയോ ബൈറ്റ് ലഭിക്കാനുള്ള സമയം

ഇടവേളകളെ (interruptions) ഒരു പ്രധാന ഫീച്ചറായി ഉൾപ്പെടുത്തുക. ഒരു ഉപയോക്താവ് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, ക്ലയന്റ് ഒരു ഇന്ററപ്റ്റ് ഇവന്റ് (interrupt event) അയക്കണം. സിസ്റ്റം നിലവിലെ TTS സ്ട്രീം റദ്ദാക്കുകയും മറുപടി തടസ്സപ്പെട്ടതായി അടയാളപ്പെടുത്തുകയും വേണം. ഇത് പഴയ വിവരങ്ങൾ (stale context) അടുത്ത സംഭാഷണത്തിലേക്ക് കടന്നുകൂടുന്നത് തടയുന്നു.

റീട്രൈകൾ (retries) സുരക്ഷിതമാക്കുക. ടൂൾ കോളുകൾക്കായി ഐഡെംപൊട്ടൻസി കീകൾ (idempotency keys) ഉപയോഗിക്കുക. ഒരു റിക്വസ്റ്റ് പരാജയപ്പെടുകയും അത് വീണ്ടും ശ്രമിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു ഉപഭോക്താവിനെ രണ്ടുതവണ ചാർജ് ചെയ്യുന്നത് പോലെ ഒരേ കാര്യം തന്നെ രണ്ടുതവണ ചെയ്യാതിരിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

ഉപയോക്താവിന്റെ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന മെട്രിക്സുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക:

  • എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ടേൺ ലേറ്റൻസി
  • ആദ്യത്തെ ഓഡിയോ ബൈറ്റ് ലഭിക്കാനുള്ള സമയം
  • സെഷനിലെ ഇന്ററപ്റ്റ് നിരക്ക്
  • റീകണക്ട് ഫ്രീക്വൻസി

വോയ്‌സ് AI എന്നത് വെറുമൊരു LLM പ്രശ്നമല്ല. ഇതൊരു സിസ്റ്റംസ് പ്രശ്നമാണ്. ഇതിൽ നെറ്റ്‌വർക്കിംഗ്, സ്റ്റേറ്റ്, സെക്യൂരിറ്റി, ഡിസൈൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഒരു അടിത്തറ കെട്ടിപ്പടുക്കാൻ LiveKit, FastAPI എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക. കൃത്യമായ കോൺട്രാക്റ്റുകൾ, വ്യക്തമായ സ്റ്റേറ്റ്, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി ലൂപ്പുകൾ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. ഇങ്ങനെ ചെയ്താൽ മാത്രമേ മനുഷ്യസഹജമായ അനുഭവം നൽകുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയൂ.

Source: https://dev.to/joshua_fields_0ecc952c450/building-real-time-voice-ai-applications-with-livekit-and-fastapi-pae

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi