Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Budowanie i kod

deploy-call-center-voice-ai

/deploy-call-center-voice-ai

Wdraża asystenta głosowego AI: konfiguruje Azure Communication Services, Speech Service (STT i TTS), OpenAI, Content Safety, streaming WebSocket, szablony SSML i nagrywanie rozmów.

Repozytorium
frootai ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
26.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
3
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 26.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Wdraża asystenta głosowego AI: konfiguruje Azure Communication Services, Speech Service (STT i TTS), OpenAI, Content Safety, streaming WebSocket, szablony SSML i nagrywanie rozmów.

Oryginalny opis (EN)

Deploy Voice AI — configure Azure Communication Services, Speech Service (STT+TTS), OpenAI, Content Safety. Set up WebSocket streaming, SSML templates, call recording. Use when: deploy, provision, configure.

Jak działa

  1. When to Use
  2. Prerequisites
  3. Step 1: Validate Infrastructure
  4. Step 2: Deploy Azure Resources
  5. Step 3: Configure Speech Service
  6. Step 4: Configure Communication Services
  7. Step 5: Configure OpenAI for Intent Detection
  8. Step 6: Set Up Content Safety
  9. Step 7: Smoke Test
  10. Step 8: Post-Deployment Verification
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 104 linii, 586 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: deploy-call-center-voice-ai
description: "Deploy Voice AI — configure Azure Communication Services, Speech Service (STT+TTS), OpenAI, Content Safety. Set up WebSocket streaming, SSML templates, call recording. Use when: deploy, provision, configure."
---

# Deploy Call Center Voice AI

## When to Use
- Deploy or provision Azure infrastructure for the voice AI pipeline
- Configure Azure Communication Services for call handling
- Set up Speech Service (STT + TTS) with custom neural voices
- Configure WebSocket streaming for real-time audio
- Set up call recording and consent workflows

## Prerequisites
1. Azure CLI authenticated: `az account show`
2. Azure Developer CLI: `azd version`
3. Bicep CLI: `az bicep version`
4. Contributor + User Access Administrator on target subscription
5. Azure Communication Services resource created
6. Azure Speech Service resource provisioned

## Step 1: Validate Infrastructure
```bash
az bicep lint -f infra/main.bicep
az bicep build -f infra/main.bicep
```
Review the Bicep template for:
- Azure Communication Services configuration
- Speech Service SKU (S0 for production, F0 for dev)
- Azure OpenAI deployment (gpt-4o for intent detection)
- Content Safety resource
- Networking (private endpoints for production)

## Step 2: Deploy Azure Resources
```bash
az deployment group create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --template-file infra/main.bicep \
  --parameters infra/parameters.json
```

## Step 3: Configure Speech Service
Set up STT and TTS:
- **STT**: Enable continuous recognition (NOT batch `recognize_once`)
- **TTS**: Configure Custom Neural Voice or select from gallery
- **Languages**: Configure supported languages in `config/speech.json`
- **SSML Templates**: Deploy templates from `config/ssml/` directory

```bash
# Verify Speech Service endpoint
az cognitiveservices account show --name $SPEECH_SERVICE --resource-group $RESOURCE_GROUP --query "properties.endpoint"
```

## Step 4: Configure Communication Services
- Set up WebSocket endpoint for audio streaming
- Configure call routing rules
- Enable call recording with consent disclosure
- Set up PSTN connectivity (if applicable)

## Step 5: Configure OpenAI for Intent Detection
```bash
# Verify model deployment
az cognitiveservices account deployment list --name $OPENAI_SERVICE --resource-group $RESOURCE_GROUP
```
- Deploy gpt-4o with low temperature (0.1) for deterministic intent classification
- Configure system prompt for intent detection + response generation
- Set token budget: intent detection (200 tokens), response (500 tokens)

## Step 6: Set Up Content Safety
- Enable content filtering on both user speech input and AI response output
- Configure severity thresholds per category (Hate, Violence, SelfHarm, Sexual)
- Set up PII redaction for call recordings

## Step 7: Smoke Test
```bash
# Test STT endpoint
python scripts/test_stt.py --audio samples/test_call.wav

# Test TTS endpoint
python scripts/test_tts.py --text "Thank you for calling" --voice en-US-JennyNeural

# Test end-to-end pipeline
python scripts/test_pipeline.py --scenario greeting
```

## Step 8: Post-Deployment Verification
- [ ] Speech recognition responding in < 500ms
- [ ] TTS synthesis completing in < 300ms
- [ ] End-to-end latency (STT + LLM + TTS) < 2 seconds
- [ ] Call recording consent plays at start
- [ ] Content safety filtering active
- [ ] Escalation to human agent works
- [ ] WebSocket connection stable for 30+ minutes

## Troubleshooting

| Issue | Cause | Fix |
|-------|-------|-----|
| STT returns empty | Wrong audio format | Use PCM 16-bit, 16kHz mono |
| TTS sounds robotic | Using standard voice | Switch to Neural Voice |
| High latency (>3s) | Synchronous LLM call | Use async streaming response |
| WebSocket drops | No keepalive | Implement ping/pong every 30s |
| Recording fails | No consent flow | Add disclosure before recording starts |
| Intent misclassified | Wrong temperature | Set temperature=0.0 for classification |
| No audio output | SSML syntax error | Validate SSML with `xmllint` |
| Caller can't interrupt | No barge-in logic | Implement VAD + interrupt detection |
Pliki w paczce (3)
  • SKILL.lean.md 4 KB
  • SKILL.md 4 KB
  • agents/openai.yaml 1 KB

Wersje

W bazie nie ma innych skilli o nazwie deploy-call-center-voice-ai.

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 06d7bd74000e (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100deploy-voice-ai-agent
    Wdraża agenta głosowego AI: maszynę stanów dialogu, wykrywanie intencji, wieloturową pętlę rozmowy, akcje proaktywne i streaming STT i TTS.
  • 85azure-speech
    Pomaga w usługach Azure Speech: zamianie mowy na tekst i odwrotnie, własnych głosach, awatarach, Voice Live i strumieniowaniu.
  • 85azure-speech
    Pomaga korzystać z Azure Speech: rozpoznawanie i synteza mowy, awatary, kontenery i Kubernetes, telefonia i Voice Live oraz własne modele głosu.
  • 100voice-ai-development
    Tworzy asystentów głosowych z Gemini: strumieniowanie audio przez WebSocket, syntezę TTS, agenty LangGraph i Google ADK.
  • 100deepgram-js-text-to-speech
    Obsługuje w JavaScripcie i TypeScripcie Deepgram Text-to-Speech v1 (/v1/speak): jednorazowa synteza mowy przez REST i strumieniowanie przez WebSocket.
  • 100voice-ai-engine-development
    Buduje silnik konwersacyjnego AI głosowego w czasie rzeczywistym: potoki async, Gemini Live, przerwania i FastAPI WebSocket.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.