Automatyczny system analizy rozmów menedżerów
1. Opis projektu
Trzeba opracować prosty system, który będzie automatycznie transkrybować rozmowy menedżerów, analizować je pod kątem błędów i wysyłać gotowe rekomendacje w Telegram-bocie.
2. Jak powinien działać system:
1️⃣ Menedżer wysyła plik audio do Telegram-bota.
2️⃣ System transkrybuje głos na tekst (Whisper, lokalnie).
3️⃣ Przeprowadzana jest analiza dialogu:
- Wyszukiwanie kluczowych błędów w rozmowie.
- Przeprowadzanie porównania z 15 książkami o sprzedaży (ChromaDB).
- Generowanie rad i zwrotów do poprawy (ChatGPT API).
4️⃣ Bot wysyła menedżerowi raport z transkrypcją, błędami i radami.
5️⃣ System uczy się samodzielnie – z czasem powinien uwzględniać nowe błędy, aktualizować rekomendacje i poprawiać dokładność analizy.
3. Główne wymagania dotyczące rozwoju
✔ Praca na lokalnym PC (Windows 11), bez drogich serwerów i chmur.
✔ Python – preferowany język programowania.
✔ Używać Whisper do transkrypcji (praca lokalnie).
✔ Używać ChromaDB do wyszukiwania rekomendacji w książkach.
✔ ChatGPT API tylko do generowania rad.
✔ Telegram-bot powinien działać automatycznie, bez ręcznej interwencji.
✔ Samouczenie systemu – możliwość dodawania nowych błędów, poprawy analizy i personalizacji rekomendacji.
4. Główne etapy pracy
🔹 Etap 1: Opracowanie rdzenia systemu
- Instalacja i konfiguracja Whisper (lokalnie).
- Opracowanie modułu do konwersji audio na tekst.
- Konfiguracja ChromaDB i załadowanie 15 książek o sprzedaży.
- Konfiguracja zapytania w ChatGPT API do generowania rekomendacji.
🔹 Etap 2: Samouczenie systemu
- Dodanie mechanizmu feedbacku od menedżerów (np. ocena dokładności analizy).
- Możliwość aktualizacji bazy błędów i rekomendacji ręcznie lub automatycznie.
- Integracja nowych danych w ChromaDB w celu poprawy analizy.
🔹 Etap 3: Tworzenie Telegram-bota
- Odbieranie plików audio przez Telegram.
- Integracja z Whisper i ChromaDB.
- Wysyłanie gotowych raportów z powrotem do Telegramu.
🔹 Etap 4: Testowanie i debugowanie
- Sprawdzanie dokładności transkrypcji.
- Poprawność wyszukiwania błędów i rekomendacji.
- Optymalizacja szybkości działania.
5. Minimalne wymagania dla wykonawcy
✅ Doświadczenie w pracy z Python.
✅ Doświadczenie w pracy z Whisper i ChromaDB – mile widziane, ale nieobowiązkowe.
✅ Umiejętność tworzenia Telegram-botów.
✅ Doświadczenie w pracy z GPT API – będzie plusem.
6. Co jest wymagane od freelancera:
📌 Stworzyć działający system i wyjaśnić, jak go uruchomić na moim laptopie.
📌 Nie używać skomplikowanych rozwiązań serwerowych – wszystko powinno działać lokalnie.
📌 Podzielić pracę na etapy i raportować o każdym zakończonym etapie.
📌 Odpowiadać na pytania w trakcie, jeśli coś będzie niejasne.
7. Budżet i terminy
⏳ Terminy: 10–14 dni (do uzgodnienia).
💰 Budżet: Potrzebne rozsądne propozycje, bez zawyżonych cen.
🚀 Jeśli jesteś gotowy do realizacji – napisz terminy, cenę i przykłady podobnych prac.
