Logpy-AgentOne/pipe/process_call.py
Jeuner 90548944a2 feat: Bewertungssystem (👍/👎) als Trainingsdaten-Export
Jede Karte im Leitstand bekommt Daumen hoch/runter fuer die Kategorisierung.
Bei 👎 optional Korrektur (richtige Kategorie/Dringlichkeit). Gespeichert
als bewertung.json pro Anruf-Ordner (gleiches Muster wie stapel.json,
pipe/bewertung.py).

Export als JSONL (pipe/export.py, neuer "📤 Bewertungen exportieren"-Knopf
+ automatisch beim "Tag archivieren"): ein Datensatz pro bewertetem Anruf
mit Transkript, Modell-Ausgabe, Backend/Modell, Bewertung und Korrektur -
fuer externe Auswertung (z.B. um Kategorisierungs-Fehler systematisch statt
zufaellig zu finden, wie das Notfall-Sicherheitsnetz vom letzten Fund).

Export-Knopf verlangt Bestaetigung ("Transkripte und Namen verlassen den
Rechner") - bewusst kein automatischer Export ohne Hinweis, das steht sonst
im Widerspruch zum On-Prem-Versprechen. training/ ist neu gitignored (volle
Transkripte/Namen drin, siehe README-Hinweis zu Testdaten).

Nebenbei: process_call.py legt jetzt auch backend/modell/dauer_s der
Kategorisierung dauerhaft in meta.json ab (vorher nur im fluechtigen Log) -
noetig, damit der Export nachvollziehbar ist, welches Modell lief.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_015vtvcyNkapuDh583643hNs
2026-08-24 23:47:20 +02:00

119 lines
5.3 KiB
Python

"""Orchestrator der Anruf-Pipeline: Audio -> Transkript -> Kategorie -> Ablage.
Aufruf:
python3 -m pipe.process_call <audiodatei> [--nummer 021031234567]
Gibt am Ende den Ablageort aus. Vollständig lokal, sofern keine Nextcloud-
Zugangsdaten konfiguriert sind.
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import sys
from datetime import datetime
from . import categorize, kontakte, protokoll, store, transcribe
def verarbeite(audio: str, anrufer_nummer: str | None = None,
empfangen: datetime | None = None) -> dict:
empfangen = empfangen or datetime.now()
print(f"▸ Transkribiere {audio}")
protokoll.schreibe("anruf", "Transkribiere …", nummer=anrufer_nummer)
t = transcribe.transkribiere(audio)
protokoll.schreibe("anruf", (t.text[:200] or "(kein Text erkannt)"),
nummer=anrufer_nummer, dauer=t.dauer)
print(f" Sprache: {t.sprache} ({t.sprache_wahrscheinlichkeit}), Dauer: {t.dauer}s")
print(f" Text: {t.text[:160]}{'' if len(t.text) > 160 else ''}")
print("▸ Kategorisiere …")
if t.text.strip():
auswertung, meta = categorize.kategorisiere(t.text)
else:
# Kein Text erkannt: Anrufer hat nach dem Signalton nicht gesprochen
# oder sofort aufgelegt (oder eine bekannte Whisper-Halluzination
# wurde rausgefiltert, siehe transcribe._ist_bekannte_halluzination).
# Das ist ein normaler, haeufiger Fall - kein Kategorisierungs-Fehler,
# der die Aufnahme nach telefon/fehler/ verschwinden lassen sollte.
print(" Kein Text erkannt - kein Anliegen hinterlassen.")
auswertung = {
"kategorie": "sonstiges", "dringlichkeit": "niedrig",
"anrufer_name": None, "rueckrufnummer": None,
"rueckruf_gewuenscht": False, "sprache": t.sprache or "de",
"anliegen_kurz": "Kein Anliegen hinterlassen - Anrufer hat nach "
"dem Signalton nicht gesprochen oder sofort "
"aufgelegt.",
"stichworte": [],
}
meta = {"backend": "-", "modell": "-", "dauer_s": 0.0, "tokens": None,
"kosten_usd": None, "failover_von": None}
print(f" Kategorie: {auswertung['kategorie']} · Dringlichkeit: {auswertung['dringlichkeit']}"
f" ({meta['modell']}, {meta['dauer_s']}s)")
# Dauer/Tokens/Kosten mit ins Live-Log (Leitstand-Verlauf), nicht nur in
# den JSON-Feldern versteckt - fuer den Modell-Vergleich (Dropdown oben
# rechts) muss man das sofort sehen, ohne meta.json aufzuklappen.
zusatz = f"{meta['dauer_s']}s"
if meta.get("tokens"):
zusatz += f" · {meta['tokens']} Tok"
if meta.get("kosten_usd"):
zusatz += f" · ${meta['kosten_usd']:.4f}"
if meta.get("failover_von"):
zusatz += f" · ⚠ Failover von {meta['failover_von']}"
protokoll.schreibe(
"notfall" if auswertung["dringlichkeit"] == "notfall" else "anruf",
f"{auswertung['kategorie']} · {auswertung['dringlichkeit']}"
+ (f" · {auswertung['anrufer_name']}" if auswertung.get("anrufer_name") else "")
+ f" ({meta['modell']}, {zusatz})",
nummer=anrufer_nummer, kategorie=auswertung["kategorie"],
dringlichkeit=auswertung["dringlichkeit"], modell=meta["modell"],
dauer_s=meta["dauer_s"], tokens=meta.get("tokens"), kosten_usd=meta.get("kosten_usd"),
failover_von=meta.get("failover_von"))
bekannter_kontakt = kontakte.nachschlagen(anrufer_nummer)
if bekannter_kontakt:
print(f" Kontakt: bekannt als »{bekannter_kontakt['name']}« "
f"({bekannter_kontakt['adressbuch']})")
protokoll.schreibe("kontakt", f"bekannter Anrufer: {bekannter_kontakt['name']}",
nummer=anrufer_nummer)
datensatz = {
"empfangen": empfangen.isoformat(timespec="seconds"),
"anrufer_nummer": anrufer_nummer,
"transkript": t.text,
"erkannte_sprache": t.sprache,
"audio_dauer_s": t.dauer,
"auswertung": auswertung,
"bekannter_kontakt": bekannter_kontakt,
# Backend/Modell mit ablegen (nicht nur ins fluechtige Log) - fuer den
# Bewertungs-Export (pipe.export) muss nachvollziehbar bleiben, welches
# Modell diese Kategorisierung geliefert hat.
"kategorisierung": {"backend": meta["backend"], "modell": meta["modell"],
"dauer_s": meta["dauer_s"], "failover_von": meta.get("failover_von")},
}
print("▸ Lege ab …")
ziel = store.speichere(datensatz, audio)
print(f"✔ Fertig: {ziel}")
protokoll.schreibe("fertig", f"abgelegt: {ziel.parent.name}/{ziel.name}",
nummer=anrufer_nummer)
protokoll.kuerze()
return datensatz
def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
p = argparse.ArgumentParser(description="Anruf verarbeiten und ablegen.")
p.add_argument("audio", help="Pfad zur Audiodatei (WAV/OPUS/…)")
p.add_argument("--nummer", default=None, help="Rufnummer des Anrufers (CLIP), falls bekannt")
args = p.parse_args(argv)
try:
verarbeite(args.audio, anrufer_nummer=args.nummer)
except Exception as fehler:
print(f"✖ Fehler: {fehler}", file=sys.stderr)
return 1
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())