使用 Webhook、Memory Manager、OpenAI、Google Gemini 和 ElevenLabs 的 AI 语音聊天

目标用户

- 开发者: 需要集成语音识别和语音合成的应用。
- 产品经理: 希望了解用户反馈和需求的自动化工具。
- 教育工作者: 利用语音交互提升学习体验。
- 客户支持团队: 通过自动化语音聊天提高响应效率。

解决的问题

- 语音转文本: 将用户的语音信息自动转换为文本，提升信息获取的效率。
- 上下文保持: 通过内存管理，确保对话的上下文在多轮交互中得以保存，从而提供更准确的回答。
- 语音合成: 将生成的文本信息转化为语音，方便用户接收信息，提升用户体验。

工作流程步骤

1. Webhook触发: 用户通过Webhook接口发送语音信息。
2. 语音转文本: 使用OpenAI的语音转文本功能，将用户的语音信息转换为文本。
3. 获取上下文: 通过内存管理节点获取之前的对话记录，以便保持上下文。
4. 生成回答: 使用Google Gemini模型生成基于上下文的回答。
5. 插入对话记录: 将用户输入和AI生成的回答插入到内存中，以便后续使用。
6. 生成语音: 将生成的文本回答转化为语音，使用ElevenLabs的API。
7. 响应Webhook: 将生成的音频文件作为响应返回给用户。

自定义指南

- 修改Webhook路径: 可以根据需要更改Webhook的路径以适应不同的应用场景。
- 更换语言模型: 如果希望使用其他的语言模型，可以在Google Gemini Chat Model节点中修改modelName参数。
- 调整对话上下文管理: 可以根据具体需求调整内存管理的逻辑，以适应不同的对话场景。
- API密钥配置: 确保在ElevenLabs和OpenAI节点中配置正确的API密钥，以保证正常调用接口。