Agent Phone Feedback

Ce projet consiste en le développement d'un agent intelligent qui automatise les appels téléphoniques et répond aux clients pour la collecte des retours. Le système utilise des technologies avancées d'intelligence artificielle pour créer une expérience conversationnelle naturelle et efficace.

Le pipeline commence par une application React qui permet aux utilisateurs d'uploader des documents et de créer des enquêtes personnalisées. Les données sont stockées dans MongoDB, offrant une flexibilité pour gérer différents types de contenus et structures d'enquêtes.

Les documents uploadés sont traités via un système de chunking et d'embedding, transformant le contenu textuel en représentations vectorielles. Ces embeddings sont ensuite stockés dans Qdrant, une base de données vectorielle optimisée pour la recherche sémantique.

Le système RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à l'agent d'accéder à des informations contextuelles pertinentes lors des conversations. L'orchestration LLM utilise OpenAI avec un Prompt Template Engine et un CoT (Chain of Thought) Engine pour générer des réponses intelligentes et contextuelles. Le système intègre également des Action Tools pour exécuter des actions spécifiques pendant les conversations.

Les appels téléphoniques sont gérés via des webhooks Twilio, permettant une intégration transparente avec l'infrastructure téléphonique. Le système effectue également des analyses de sentiments sur les conversations, fournissant des insights précieux sur la satisfaction client et les retours collectés.