10分钟上线！Semantic Kernel打造企业级实时通话AI助手-优快云博客

10分钟上线！Semantic Kernel打造企业级实时通话AI助手

【免费下载链接】semantic-kernel Integrate cutting-edge LLM technology quickly and easily into your apps 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/semantic-kernel

你还在为客户服务等待时间长而烦恼？还在担心AI语音助手无法处理复杂业务查询？本文将带你用Semantic Kernel Python SDK构建一个能实时响应用户语音的智能通话系统，从环境配置到部署上线全程实操，让你的应用拥有类ChatGPT的流畅对话体验。

读完本文你将掌握：

实时语音流处理的核心技术原理
Semantic Kernel与Azure通信服务的无缝集成
企业级通话自动化系统的部署最佳实践
通话AI助手的功能扩展与性能优化

核心技术架构解析

Semantic Kernel的实时通话系统基于"双工音频流+AI实时处理"架构，通过WebSocket实现毫秒级音频数据传输，结合Azure OpenAI的Realtime API提供低延迟语音交互。系统核心组件包括：

音频流处理层：负责音频编解码和双向传输，支持PCM16/PCM24等专业音频格式
语义理解层：通过Semantic Kernel实现自然语言理解和函数调用，支持工具集成
通信服务层：基于Azure Communication Services建立电话线路连接和事件处理

核心实现代码位于python/samples/demos/call_automation/call_automation.py，其中from_realtime_to_acs和from_acs_to_realtime两个函数实现了音频流的双向转发：

async def from_realtime_to_acs(audio: ndarray):
    """转发AI生成的音频到通话系统"""
    await websocket.send(
        json.dumps({"kind": "AudioData", "audioData": {"data": base64.b64encode(audio.tobytes()).decode("utf-8")}})
    )

async def from_acs_to_realtime(client: RealtimeClientBase):
    """转发通话系统的音频到AI服务"""
    while True:
        stream_data = await websocket.receive()
        data = json.loads(stream_data)
        if data["kind"] == "AudioData":
            await client.send(
                event=RealtimeAudioEvent(
                    audio=AudioContent(data=data["audioData"]["data"], data_format="base64")
                )
            )

环境准备与依赖安装

开发环境要求

Python 3.12+
Azure账号（含Communication Services和OpenAI服务）
电话线路资源（可使用Azure提供的测试号码）
Git LFS（用于拉取大模型相关文件）

快速部署命令

# 克隆代码仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/semantic-kernel
cd semantic-kernel/python

# 创建虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate     # Windows

# 安装依赖
uv add quart azure-communication-callautomation semantic-kernel numpy

配置文件设置

将示例配置文件重命名并填写必要参数：

cd samples/demos/call_automation
cp .env.example .env

编辑.env文件添加以下关键配置：

# Azure通信服务配置
ACS_CONNECTION_STRING=your_acs_connection_string
CALLBACK_URI_HOST=https://your-domain.com

# OpenAI配置
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_api_key
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=realtime

核心功能实现步骤

1. 初始化Semantic Kernel

创建内核实例并添加辅助功能插件，这些工具函数将在通话过程中被AI动态调用：

kernel = Kernel()

class HelperPlugin:
    @kernel_function
    def get_weather(self, location: str) -> str:
        """获取指定城市天气信息"""
        return f"The weather in {location} is sunny."
        
    @kernel_function
    def get_date_time(self) -> str:
        """获取当前日期时间"""
        return f"Current time is {datetime.now().isoformat()}"

kernel.add_plugin(plugin=HelperPlugin(), plugin_name="helpers")

插件系统是Semantic Kernel的核心优势，通过semantic_kernel/kernel.py中的add_plugin方法注册后，AI可以根据用户问题自动选择调用相应函数。

2. 配置实时通信客户端

使用AzureRealtimeWebsocket创建实时通信会话，配置语音参数和对话指令：

client = AzureRealtimeWebsocket(credential=AzureCliCredential())
settings = AzureRealtimeExecutionSettings(
    instructions="""You are a chat bot named Mosscap. 
    Your goal is to help users with their questions.""",
    voice="shimmer",
    input_audio_format="pcm16",
    output_audio_format="pcm16",
    input_audio_transcription={"model": "whisper-1"},
)

关键参数说明：

voice：可选"alloy"、"echo"、"fable"、"onyx"、"nova"、"shimmer"等语音模型
input_audio_transcription：启用Whisper模型进行语音转文字
instructions：设定AI助手的角色和行为准则

3. 建立通话连接与事件处理

通过Azure Communication Services接听来电并配置媒体流选项：

answer_call_result = await acs_client.answer_call(
    incoming_call_context=incoming_call_context,
    callback_url=callback_uri,
    media_streaming=MediaStreamingOptions(
        transport_url=websocket_url,
        transport_type=MediaStreamingTransportType.WEBSOCKET,
        content_type=MediaStreamingContentType.AUDIO,
        audio_channel_type=MediaStreamingAudioChannelType.MIXED,
        start_media_streaming=True,
        enable_bidirectional=True,
        audio_format=AudioFormat.PCM24_K_MONO,
    ),
)

通话事件处理逻辑位于callbacks路由函数，通过处理"Microsoft.Communication.CallConnected"等事件跟踪通话状态变化：

@app.route("/api/callbacks/<contextId>", methods=["POST"])
async def callbacks(contextId):
    for event in await request.json:
        match event["type"]:
            case "Microsoft.Communication.CallConnected":
                app.logger.info(f"Call connected: {event_data['callConnectionId']}")
            case "Microsoft.Communication.MediaStreamingStarted":
                app.logger.info("Media streaming started")
            case "Microsoft.Communication.CallDisconnected":
                app.logger.info("Call ended")

4. 启动服务与测试

运行Quart Web应用启动通话服务：

uv run --env-file .env call_automation.py

服务启动后，系统会监听8080端口，接收来自Azure Communication Services的回调事件。你可以使用测试电话号码拨打配置的线路号码，体验实时AI通话服务。

功能扩展与优化建议

添加业务逻辑处理

通过扩展HelperPlugin添加企业特定功能，例如：

class BankingPlugin:
    @kernel_function
    def check_balance(self, account_id: str) -> str:
        """查询账户余额"""
        return f"Account {account_id} balance is $1,250.65"
        
    @kernel_function
    def transfer_money(self, from_account: str, to_account: str, amount: float) -> str:
        """转账操作"""
        return f"Transferred ${amount} from {from_account} to {to_account}"

kernel.add_plugin(plugin=BankingPlugin(), plugin_name="banking")

修改AI系统指令，引导其使用新添加的工具：

instructions="""You are a banking assistant. 
Use the banking plugin to check balances and process transfers.
When asked about account details, always verify the user's identity first."""

性能优化策略

音频缓存优化：通过semantic_kernel/connectors/ai/realtime_client_base.py中的缓冲机制减少音频延迟
异步事件处理：使用Python的asyncio优化并发性能，避免阻塞主线程
模型选择：根据网络条件选择不同性能的语音模型，平衡质量与延迟

监控与日志

系统日志配置位于代码开头，建议添加Prometheus指标监控关键性能指标：

app.logger.setLevel(logging.INFO)
# 添加Prometheus监控指标
from prometheus_client import Counter
CALL_COUNT = Counter('call_automation_calls', 'Total number of calls')

在通话开始处增加计数：

case SystemEventNames.AcsIncomingCallEventName:
    CALL_COUNT.inc()
    app.logger.info("Incoming call received")

部署与运维最佳实践

生产环境部署清单

使用Docker容器化应用
配置HTTPS加密传输
实现服务自动扩缩容
设置健康检查与故障恢复
配置集中式日志收集

Docker部署示例

创建Dockerfile：

FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "call_automation.py"]

构建并运行容器：

docker build -t sk-call-automation .
docker run -p 8080:8080 --env-file .env sk-call-automation

常见问题排查

Q: 通话连接建立后无声音输出？
A: 检查音频格式配置是否匹配，确保使用一致的采样率和编码格式。参考python/semantic_kernel/connectors/ai/audio_to_text_client_base.py中的音频处理逻辑。

Q: AI响应延迟超过2秒？
A: 尝试降低音频采样率或使用更轻量的语音模型，调整semantic_kernel/kernel.py中的streaming参数：

settings = AzureRealtimeExecutionSettings(
    # 减少每次传输的音频块大小
    audio_chunk_length_ms=20,
    # 启用低延迟模式
    low_latency=True
)

总结与展望

本文详细介绍了如何使用Semantic Kernel构建实时通话AI助手，通过Azure Communication Services实现电话线路接入，结合OpenAI Realtime API提供流畅的语音交互体验。核心技术点包括：

双工音频流的实时处理与转发
Semantic Kernel插件系统的功能扩展
通话事件的异步处理与状态管理
企业级部署的安全与性能优化

未来可以进一步探索：

多语言语音识别与合成
通话内容实时分析与情感识别
分布式部署架构以支持高并发

立即行动起来，用Semantic Kernel为你的应用添加实时通话AI能力，让用户体验提升到新高度！别忘了点赞收藏本文，关注获取更多AI应用开发实战教程。

下一篇我们将深入探讨"多轮对话状态管理与上下文保持"，敬请期待！

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考