개인 AI Phone Assistant 만들기 : 아웃 바운드 통화 및 기능 통화 마스터

AI 전화 어시스턴트를 New Heights로 상승하는 데 관심이 있습니까? 이 자세한 안내서는 아웃 바운드 호출을 처리 할뿐만 아니라 기능 호출을 통합하는 정교한 시스템을 구축하는 데 도움이됩니다. 대화 관리를위한 OpenAI의 기능을 활용하고, 음성을 텍스트로 변환하기위한 DeepGram, Code를 호스팅하기 위해 REPLIT 및 Outbound 통화를 자동화하기위한 Make.com을 통해 리드 생성 및 약속 설정 프로세스에 혁명을 일으킬 설정이 설정되어 있습니다. 이 강력한 AI 전화 시스템을 조립하는 방법을 살펴 보겠습니다.

핵심 요점

• 아웃 바운드 통화를 위해 AI 전화 어시스턴트를 설정하는 방법을 알아보십시오.
• Google 캘린더와 같은 외부 서비스와 연결하기 위해 기능을 구현하는 프로세스를 발견하십시오.
• AI 어시스턴트 코드를 호스팅하고 배포하기 위해 Replit을 사용하는 방법을 이해하십시오.
• make.com이 HTTP 요청을 통해 아웃 바운드 통화를 자동화 할 수있는 방법을 살펴보십시오.
• OpenAI 및 DeepGram의 비용을 포함하여 AI 보조원을 운영하기위한 비용 분류를 조사하십시오.
• 더 부드러운 대화 흐름에 대한 대기 시간을 최적화하는 방법을 알아보십시오.
• 원활한 약속 설정을 위해 Google 캘린더 통합을 구현하십시오.

AI 전화 비서 확장 : 아웃 바운드 통화 및 기능 통화

DIY AI 발신자 : 아웃 바운드 통화 기능 잠금 해제

AI 전화 보조원을 구축하면 통신 작업을 자동화 할 수있는 수많은 가능성이 열립니다. 물론, 기본 FAQ에 대답 할 수있는 인바운드 발신자는 유용하지만 진정한 마법은 아웃 바운드 호출 및 기능 호출로 발생합니다. 이 기능은 AI가 외부 서비스와 상호 작용하여 리드와 사전에 리드와 사전에 연결하고, 약속을 설정하고, 다양한 작업을 실행할 수 있도록 권한을 부여합니다.

목표는 기존 DIY AI 발신자를 향상시켜 아웃 바운드 통화를 관리하고 기능 호출을 통합하는 것입니다. 대화 관리 및 DeepGram을 위해 OpenAI를 사용하여 텍스트 음성 연설/Speech-to-Text를위한 DeepGram을 사용하면 강력한 기초를 구축하고 있습니다.

처음에는 기본 FAQ에 대답하는 인바운드 발신자가 있습니다. 이제 아웃 바운드 호출 및 기능 호출을 추가하여 한 걸음 더 나아가 봅시다.

이 설정의 가장 큰 장점은 사용하기 쉬운 온라인 IDE 인 Replit에서 코드를 실행할 수 있다는 것입니다. make.com에서 시작한 아웃 바운드 통화 기능은 간단한 HTTP 모듈을 사용합니다. 이 모듈은 Google 시트와 완벽하게 연결하여 추가 된 리드 목록을 자동으로 호출하여 리드 관리 프로세스를 변환 할 수 있습니다. 이 가이드는 퍼즐을 완성하는 데 관한 것이며 누락 된 조각은 아웃 바운드 호출 및 기능 호출입니다.

Diving Deep : Replit, Make.com, OpenAi 및 DeepGram

아웃 바운드 통화 및 기능 호출 기능을 갖춘 AI 전화 비서를 구축하는 데 도움이되는 기술을 자세히 살펴 보겠습니다.

• REPLIT : 이 온라인 통합 개발 환경 (IDE)을 사용하면 다양한 언어로 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 특히 AI 발신자 프로젝트의 경우 코딩 및 배포 프로세스를 단순화하는 데 적합합니다.
• make.com : 이 비주얼 플랫폼은 자동화를 구축하고 다양한 응용 프로그램을 통합하도록 설계되었으므로 AI Phone Assistant가 HTTP 요청을 통해 아웃 바운드 호출을 할 수 있습니다.
• OpenAi : AI 연구 및 배치 회사 인 OpenAi의 기술은 AI 전화 비서의 대화를 관리하여 상호 작용을보다 자연스럽고 인간적으로 느끼게합니다.
• DeepGram : 이 서비스는 음성 단어를 텍스트로 변환하여 AI 전화 보조원의 커뮤니케이션 효과와 품질을 향상시킵니다.

기능 호출의 힘

기능 호출은 질문에 답하는 것 이상으로 AI 보조원을 가져옵니다. AI는 외부 API 및 서비스와 상호 작용하여 복잡한 워크 플로를 용이하게합니다. 예를 들어,이 안내서는 Google 캘린더와 통합하는 방법을 보여 주므로 AI가 전화 대화 중에 직접 약속을 예약 할 수 있습니다. 이것은 당신의 조수를 효과적인 약속 세터로 변환합니다.

기능 호출은 끝없는 사용자 정의 가능성을 제공합니다. 이 안내서는 Google 캘린더에 약속을 예약하는 특정 예를 제공합니다.

이 기능은 운영을 간소화하고 고객 경험을 향상시킵니다. 필요한 모든 기능 호출을 통합 할 수 있습니다.

AI 조수를위한 비용 고려 사항

AI 전화 어시스턴트를 실행하여 예산을 효과적으로 예산을 달성하고 효율성을 극대화하는 것과 관련된 비용을 이해하는 것이 중요합니다. 이 안내서는 비용에 대한 자세한 분석을 제공하여 배포 전략에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

AI 발신자는 화상 통화 비용과 비슷한 분당 약 1 %입니다.

이러한 비용은 사용량, 대화 복잡성 및 특정 구성 선택에 따라 다를 수 있습니다. 실제로 분당 1 센트보다 저렴합니다.

대기 시간 최적화

지연을 최소화하는 것은 원활하고 자연스러운 대화 경험을 만드는 데 중요합니다. 이 안내서는 대기 시간 문제에 대해 설명하고 최적화 전략을 제공합니다. 현재 설정은 1 ~ 1 초의 지연이 있으며, 이는 비 스트리밍으로 인해 기능 호출에 따라 증가합니다.

텍스트 음성 연사 프로세스를 개선 할 수있는 코드 섹션이 있습니다. 텍스트를 특정한 방식으로 덩어리로 만들면 스트리밍 가능하고 빠르게 만들 수 있습니다. 코드의 나머지 부분은 이미 스트리밍 중입니다. 가이드는 비디오에서 튜토리얼을 시작하여 더 빠르게 만들 수있는 방법을 보여줍니다.

더욱 발전하기위한 다른 코딩 옵션도 있습니다.

AI 전화 보조원 구축 : 단계별 가이드

준비

시작하기 전에 다음은 다음과 같습니다.

• REPLIT 계정.
• make.com 계정.
• OpenAI API 키.
• DeepGram API 키.
• Google 캘린더 계정 (약속 예약 기능을 구현하는 경우).

1 단계 : REPLIT 설정

새 REPLIT 프로젝트를 만들고 필요한 코드 파일을 가져 오십시오. 이것은 AI 보조원을위한 호스팅 환경이 될 것입니다. 비디오 자습서와 함께 자세한 지침을 찾을 수 있습니다.

2 단계 : 아웃 바운드 통화에 대한 make.com 구성

아웃 바운드 호출을 트리거하기 위해 make.com 시나리오를 설정하십시오. 여기에는 HTTP 모듈을 사용하여 Replit-Host AI Assistant에 요청을 보내는 것이 포함됩니다. Google 시트 또는 다른 데이터 소스에서 숫자를 읽도록 시나리오를 구성하십시오.

이 코드는 make.com으로 시연되며 스트리밍하지 않습니다. 이 안내서는 Make.com 시나리오가 HTTP 모듈과 어떻게 작동하여 REPLIT와 연결하는 방법을 설명합니다.

3 단계 : 기능 호출 구현

기능 호출을 사용하여 AI 어시스턴트를 Google Calendar API와 통합하십시오. 여기에는 캘린더 이벤트를 생성 할 수있는 함수를 정의하고 대화 중에이 기능을 사용하도록 OpenAI를 구성하는 것이 포함됩니다. 이 안내서는 Google 캘린더와 통합을위한 특정 지침을 제공합니다.

4 단계 : 배포 및 테스트

Replit 프로젝트를 배포하고 전체 워크 플로를 테스트하십시오. 아웃 바운드 통화가 올바르게 트리거되고 예상대로 Google 캘린더에서 약속이 예약되어 있는지 확인하십시오.

비용 분석 : 깊은 다이빙

딥 그램

DeepGram의 API를 사용하여 텍스트 음성 연설 및 음성 텍스트 기능을 수행하는 비용은 분당 약 0.88 센트입니다. 이것은 이러한 유형의 AI 발신자에 대한 비용의 상당 부분이므로 효율성과 속도를 위해 코드 의이 부분을 최적화 할 수있는 방법을 모색 할 가치가 있습니다.

Openai

대화 관리 및 기능 호출 수행을 위해 OpenAI API를 사용하는 비용은 분당 1 센트 미만입니다. 이 비용은 모델의 복잡성과 사용 된 토큰 수에 따라 다를 수 있습니다. 토큰 사용을 주시하는 것은 오픈 콜 통화 비용을 최적화하고 줄이는 좋은 관행입니다.

자신의 AI Phone Assistant 구축의 장단점

프로

• 통신 작업 자동화를위한 비용 효율적인 솔루션.
• 특정 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 고도로 사용자 정의 할 수 있습니다.
• 데이터 및 개인 정보를 더 잘 제어 할 수 있습니다.
• AI 기술을 배우고 실험 할 수있는 기회를 제공합니다.

단점

• 기술 전문 지식과 코딩 기술이 필요합니다.
• 여러 서비스 및 API를 통합해야합니다.
• 지속적인 유지 보수 및 최적화가 필요합니다.
• 설정하고 배포하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

AI 전화 보조원의 실제 사용 사례

리드 생성

목록에서 리드를 자동으로 호출하여 자격을 갖추고 정보를 수집하여 영업 프로세스의 효율성을 크게 향상시킵니다.

약속 설정

AI 어시스턴트가 잠재 고객과 직접 약속을 예약 할 수 있도록하여 팀이 고가의 작업에 집중할 수 있도록합니다.

고객 지원

AI 어시스턴트를 사용하여 업데이트, 미리 알림 또는 피드백을 수집하여 고객에게 사전에 연락하여 전반적인 만족도를 높이십시오.

자주 묻는 질문

이 AI Phone Assistant를 구축하는 데 필요한 주요 구성 요소는 무엇입니까?

핵심 구성 요소에는 코드 호스팅 용 Replit, Outbound Call Automation 용 Make.com, 대화 관리를위한 OpenAI 및 Speech-to-Text 및 텍스트 음성 변환 용 DeepGram이 포함됩니다.

이 AI 전화 어시스턴트를 운영하는 데 비용이 얼마나 드나요?

예상 비용은 분당 약 1 %이며, 주로 DeepGram 및 OpenAI의 API 사용에 의해 주도됩니다. 이는 사용량 및 구성에 따라 다를 수 있습니다.

이 AI 어시스턴트를 사용하여 Google 캘린더에서 약속을 예약 할 수 있습니까?

예, 가이드는 기능 호출을 사용하여 Google Calendar API와 통합하는 방법을 보여 주므로 AI가 전화 대화 중에 약속을 예약 할 수 있습니다.

이것을 구축하려면 어떤 종류의 코딩 기술이 필요합니까?

Python에 대한 기본적인 이해와 API 및 REPLIT에 대한 지식이 있어야합니다.

전체 시스템에 3 분의 1이 있습니까?

전체 시스템에 필요한 인바운드 호출, 아웃 바운드 호출 및 기능 호출을 언급하는 3 분의 3이 있습니다.

관련 질문

make.com 외에 아웃 바운드 통화를 자동화하기위한 대체 플랫폼은 무엇입니까?

make.com은 인기가 있지만 아웃 바운드 통화를 자동화하기위한 다른 옵션에는 Zapier, Integromat (현재 Make의 일부) 및 AWS Lambda 또는 Google Cloud Functions와 같은 클라우드 기능을 사용하는 사용자 정의 구축 솔루션이 포함됩니다. 각각의 강점과 약점이 있으므로 선택할 때 특정 요구와 기술 전문 지식을 고려하십시오. 가격은 자동화 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 요소입니다.

AI 보조의 목소리의 자연을 어떻게 개선 할 수 있습니까?

DeepGram은 AI 어시스턴트의 목소리의 자연을 향상시키기 위해 다양한 음성 옵션 및 사용자 정의 기능을 제공합니다. 다양한 음성 프로파일로 실험하고, 언어 속도를 조정하며, 프로디 컨트롤을 사용하여보다 매력적이고 인간과 같은 경험을 만듭니다. 사용 가능한 새로운 음성 모델과 개선 사항을 주시하십시오.

아웃 바운드 통화에 AI를 사용할 때 윤리적 고려 사항은 무엇입니까?

아웃 바운드 통화에 AI를 사용할 때 윤리적 영향을 고려하고 투명성을 보장하는 것이 중요합니다. AI 보조원이 통화를 수행하고 사용자 개인 정보를 존중하며 사용자가 향후 커뮤니케이션을 벗어날 수있는 쉬운 방법을 제공합니다. 모든 해당 규정 및 산업 모범 사례를 준수하십시오. 생산적인 대화를 보장하기 위해 사용자 경험이 최우선 과제입니다.

텍스트에 대한 연설과 연설에 대한 텍스트에 대한 Deepgram의 대안이 있습니까?

예, 텍스트 음성 및 음성-텍스트 기능을위한 몇 가지 대체 서비스가 있습니다. 일부 옵션으로는 Google Cloud Text-To-Steece, Amazon Polly, Microsoft Azure Tept to Speech 및 AssemblyAi가 있습니다.