Połączenie

Zastosowanie

Stworzyliśmy aplikację radiową, która słucha użytkownika i rozumie jego wymagania. Dzięki NLP, modelom LLM i algorytmowi polecania utworów możemy personalizować radio dopasowane do potrzeb użytkownika.

Użyliśmy aplikacji Flutter, aby stworzyć dla użytkownika aplikację, która komunikuje się z serwerem stworzonym za pomocą Express. Serwer ekspresowy odpowiada za odbieranie promptu, tokenizację go, generowanie spersonalizowanego połączenia i dostarczenie go użytkownikowi w odpowiednim czasie. Serwer Express komunikuje się z innym serwerem utworzonym za pomocą Flask. Mikroserwis Flask obsługuje pozyskiwanie danych, generowanie skryptów na potrzeby linków za pomocą Gemini oraz przekształcanie skryptu za pomocą Eleven Labs TTS. Oba serwery współdzielą bazę danych MongoDB.

Gemini wykorzystuje pobrane dane i kilka innych parametrów, takich jak pora dnia i nastrój, aby wygenerować skrypt dla tego linku, który powinien być odczytywany przez RJ. Skrypt ten jest następnie wysyłany do interfejsu Eleven Labs TTS API w celu wygenerowania danych głosowych. Dane te są przetwarzane w celu utworzenia ostatecznego linku dostosowanego specjalnie do potrzeb użytkownika.