mirror of
https://github.com/Jeuners/Logpy-AgentOne.git
synced 2026-09-09 15:02:33 +02:00
1a1280e79d
Nimmt Anrufe einer Hausarztpraxis entgegen, transkribiert sie lokal, kategorisiert das Anliegen und legt es strukturiert ab. Keine Patientendaten verlassen den Rechner: Spracherkennung, Sprachmodell und Sprachsynthese laufen lokal, im Datenpfad steht kein Cloud-Dienst. Aufbau: - FreeSWITCH nimmt über einen SIP-Trunk an, spielt die Ansage und nimmt auf. - pipe.watch erkennt fertige Aufnahmen und schiebt sie durch die Pipe. - whisper.cpp transkribiert, ein lokales Sprachmodell (Ollama) ordnet in Kategorie und Dringlichkeit ein — mit erzwungenem JSON-Schema. - Ablage lokal, optional Nextcloud (WebDAV) und ein Deck-Board. - Leitstand (pipe.server): Board mit Eingang/In Bearbeitung/Rückfragen/Erledigt, Aufnahmen zum Anhören, Verlauf und Ampeln für alle beteiligten Dienste. Zugangsdaten und Anrufdaten liegen außerhalb des Repositorys (.env, ablage/, telefon/). Konfiguration siehe .env.example, Einrichtung siehe README.
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2.7 KiB
Python
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Python
"""Orchestrator der Anruf-Pipeline: Audio -> Transkript -> Kategorie -> Ablage.
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Aufruf:
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python3 -m pipe.process_call <audiodatei> [--nummer 021031234567]
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Gibt am Ende den Ablageort aus. Vollständig lokal, sofern keine Nextcloud-
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Zugangsdaten konfiguriert sind.
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import sys
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from datetime import datetime
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from . import categorize, protokoll, store, transcribe
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def verarbeite(audio: str, anrufer_nummer: str | None = None,
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empfangen: datetime | None = None) -> dict:
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empfangen = empfangen or datetime.now()
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print(f"▸ Transkribiere {audio} …")
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protokoll.schreibe("anruf", "Transkribiere …", nummer=anrufer_nummer)
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t = transcribe.transkribiere(audio)
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protokoll.schreibe("anruf", (t.text[:200] or "(kein Text erkannt)"),
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nummer=anrufer_nummer, dauer=t.dauer)
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print(f" Sprache: {t.sprache} ({t.sprache_wahrscheinlichkeit}), Dauer: {t.dauer}s")
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print(f" Text: {t.text[:160]}{'…' if len(t.text) > 160 else ''}")
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print("▸ Kategorisiere …")
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auswertung = categorize.kategorisiere(t.text)
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print(f" Kategorie: {auswertung['kategorie']} · Dringlichkeit: {auswertung['dringlichkeit']}")
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protokoll.schreibe(
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"notfall" if auswertung["dringlichkeit"] == "notfall" else "anruf",
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f"{auswertung['kategorie']} · {auswertung['dringlichkeit']}"
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+ (f" · {auswertung['anrufer_name']}" if auswertung.get("anrufer_name") else ""),
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nummer=anrufer_nummer, kategorie=auswertung["kategorie"],
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dringlichkeit=auswertung["dringlichkeit"])
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datensatz = {
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"empfangen": empfangen.isoformat(timespec="seconds"),
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"anrufer_nummer": anrufer_nummer,
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"transkript": t.text,
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"erkannte_sprache": t.sprache,
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"audio_dauer_s": t.dauer,
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"auswertung": auswertung,
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}
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print("▸ Lege ab …")
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ziel = store.speichere(datensatz, audio)
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print(f"✔ Fertig: {ziel}")
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protokoll.schreibe("fertig", f"abgelegt: {ziel.parent.name}/{ziel.name}",
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nummer=anrufer_nummer)
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protokoll.kuerze()
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return datensatz
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def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
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p = argparse.ArgumentParser(description="Anruf verarbeiten und ablegen.")
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p.add_argument("audio", help="Pfad zur Audiodatei (WAV/OPUS/…)")
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p.add_argument("--nummer", default=None, help="Rufnummer des Anrufers (CLIP), falls bekannt")
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args = p.parse_args(argv)
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try:
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verarbeite(args.audio, anrufer_nummer=args.nummer)
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except Exception as fehler:
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print(f"✖ Fehler: {fehler}", file=sys.stderr)
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return 1
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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raise SystemExit(main())
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