May 2, 2024
Últimas funciones (análisis de llamadas, backchanneling) y actualización del LLM personalizado de Python
Análisis de llamadas: Hemos introducido métricas como Call Completion Status, Task Completion Status, User Sentiment, Average End-to-End Latency y Network Latency para una monitorización completa. Puedes acceder a ellas directamente en el dashboard o a través de la API.
Seguimiento del motivo de desconexión: Obtén información sobre los problemas de las llamadas con la incorporación de "Disconnection Reason" en el dashboard y en el objeto "get-call". Para más detalles, consulta nuestra tabla de códigos de error.
Seguimiento de llamadas a funciones: Las transcripciones ahora incluyen los resultados de las llamadas a funciones, ofreciendo una vista fluida de cuándo y qué resultados se activaron. Disponible en el dashboard y en la API get-call. Los usuarios de LLM personalizado pueden usar el tool call invocation event y el tool call result event para pasarnos los resultados de las llamadas a funciones, de modo que puedas utilizar la transcripción combinada y el dashboard para ver cuándo se activa tu función.
Configuración de recordatorios: Ahora puedes configurar los ajustes de recordatorios para definir la duración del silencio antes de que un agente responda con un seguimiento. Más información.
Backchanneling: El backchannel es la capacidad del agente de emitir pequeños sonidos como “ajá”, “ya veo”, etc. mientras el usuario habla, para mejorar la interacción de la llamada. Puedes definir si activarlo, con qué frecuencia se activa y qué palabras se usan. Más información.
“Leer números despacio”: Optimiza la lectura de números (o de cualquier otra cosa) asegurándote de que se lean despacio y con claridad. Cómo leer despacio.
Evento de metadatos para LLM personalizado: Pasa datos de tu backend al frontend durante una llamada con el nuevo evento de metadatos. Consulta la referencia de la API.
Mejor rendimiento asíncrono de OpenAI para una mejor latencia y estabilidad. Muy recomendable que los usuarios actuales del LLM personalizado de Python se actualicen a la última versión.
Seguridad del webhook mejorada con la función "verify" de firma en el nuevo SDK. Encuentra un ejemplo de código en los repositorios de la demo de LLM personalizado y en la documentación.
Además, el webhook incluye una grabación temporal para los usuarios que optan por no almacenar los datos; ten en cuenta que esta grabación caducará en 10 minutos.
Nos han dado una mención en el último episodio de Lightcone, el podcast de Y Combinator.
