Отличная задача. Создание онлайн-репетитора английского — это классический пример конвергентного приложения, где сходятся веб-разработка, обработка звука и логика диалога. Поскольку ты используешь **FastAPI**, у тебя уже есть отличный фундамент для асинхронной обработки запросов и WebSocket-соединений. Ниже представлена архитектурная схема и описание компонентов, которые тебе понадобятся. --- ### 1. Общая схема взаимодействия (Data Flow) Пользователь говорит <-> Браузер <-> (WebSockets/REST) <-> **FastAPI (Бэкенд)** <-> Внешние API/Модели 1. **Фронтенд (SPA/React/Vanilla JS):** Захватывает микрофон, отправляет аудио чанками или целиком. 2. **Бэкенд (FastAPI):** Получает аудио -> Распознает речь -> Обрабатывает через State Machine -> Генерирует ответ -> Синтезирует речь -> Отправляет аудио и текст обратно. 3. **Стейт-машина:** Хранит контекст диалога в Redis/памяти. --- ### 2. Компоненты проекта Вот подробное описание того, что должно быть в твоем проекте. #### А. Speech-to-Text (SST) — Распознавание речи **Задача:** Преобразовать голос пользователя в текст. * **Варианты реализации:** 1. **Облачные API (рекомендую для старта):** OpenAI Whisper API, Google Speech-to-Text, Yandex SpeechKit. Самый простой способ получить качественное распознавание (особенно для акцентов). 2. **Локальные модели:** Faster-Whisper (дистиллированная версия Whisper). Позволяет работать оффлайн и экономить на запросах, но требует GPU. * **Интеграция в FastAPI:** Фоновые задачи (`BackgroundTasks`) или отдельный воркер (Celery/Redis Queue), чтобы не блокировать основной поток при обработке длинного аудио. * **Фича:** Определение языка (Language Detection). Если пользователь говорит по-русски, можно вежливо попросить переключиться на английский. #### B. Large Language Model (LLM) — Ядро репетитора **Задача:** Генерировать осмысленные ответы, проверять грамматику, исправлять ошибки. * **Варианты реализации:** 1. **OpenAI / Claude / Gemini API:** Самый простой путь. В промпте нужно четко описать роль (преподаватель английского), уровень ученика (Intermediate) и правила (исправляй ошибки, давай пояснения). 2. **Локальные LLM (Llama 3, Mistral):** Через Ollama или LM Studio. Сложнее в настройке, но дешевле в эксплуатации и приватнее. * **Промпт-инжиниринг:** Критически важная часть. Ты должен передавать в LLM не только последнюю фразу, но и историю диалога, а также текущее состояние урока (см. State Machine). #### C. State Machine / Dialogue Manager — Менеджер состояний **Задача:** Хранить контекст диалога и управлять сценарием урока. Это мозг, который решает, что делать дальше: просто поболтать, провести урок по грамматике или проверить произношение. * **Простая модель (Finito State Machine):** * `idle` (Ожидание) * `listening` (Слушаем пользователя) * `processing` (Думаем/обращаемся к LLM) * `speaking` (Репетитор говорит) * **Сложная модель (Сценарная):** * `greeting` -> `vocabulary_test` -> `grammar_explanation` -> `free_conversation`. * **Технологии:** * Хранить состояние в Redis (лучше всего) или в оперативной памяти (проще, но не для продакшена). * Ключ: `session_id` -> JSON с полями: `history`, `current_topic`, `user_level`, `errors_count`. * **Пример:** Пользователь ошибся во времени глагола. State Machine переводит диалог в режим "мини-урок по Past Simple", а не просто продолжает светскую беседу. #### D. Text-to-Speech (TTS) — Озвучка ответа **Задача:** Озвучить текст, сгенерированный LLM. * **Варианты реализации:** 1. **Облачные API:** OpenAI TTS, Google TTS, ElevenLabs. Самые человеческие голоса, много эмоций. 2. **Локальные:** Coqui TTS, Silero (есть хорошие английские модели), Edge-TTS (бесплатный парсинг Bing). Локальные варианты часто звучат более "роботизированно", но бесплатны. * **Стриминг:** Важно для UX. Ты можешь отправлять аудио чанками через WebSocket, чтобы репетитор начинал "говорить" сразу, не дожидаясь генерации всего файла. FastAPI отлично поддерживает StreamingResponse. #### E. Система Оценки (Scoring) **Задача:** Оценивать ответы ученика, вести статистику. * **Грамматика:** LLM сама может оценить предложение и выдать исправленный вариант. * **Произношение:** Отдельная сложная задача. Если нужно проверять не только *что* сказано, но и *как* сказано, придется интегрировать специальные инструменты (например, библиотеки для анализа фонем). Для первой версии можно оценивать только грамматику и лексику. --- ### 3. Структура проекта (FastAPI) Вот как может выглядеть структура папок: ```text online_english_tutor/ ├── app/ │ ├── api/ # Роуты (эндпоинты) │ │ ├── __init__.py │ │ ├── v1/ │ │ │ ├── endpoints/ │ │ │ │ ├── chat.py # POST /chat (текстовый чат) │ │ │ │ └── voice.py # WebSocket /voice (для голоса) │ │ │ └── __init__.py │ ├── core/ # Ядро приложения │ │ ├── config.py # Настройки (ключи API, параметры) │ │ ├── state_machine.py # Логика состояний │ │ └── session_manager.py # Работа с Redis │ ├── services/ # Внешние сервисы (адаптеры) │ │ ├── stt_service.py # Функции распознавания речи │ │ ├── tts_service.py # Функции синтеза речи │ │ └── llm_service.py # Функции вызова LLM (OpenAI/Local) │ ├── models/ # Pydantic модели (схемы запросов/ответов) │ │ ├── chat.py │ │ └── user.py │ └── main.py # Точка входа (FastAPI app) ├── tests/ ├── .env └── requirements.txt ``` ### 4. Технические детали реализации #### WebSocket vs HTTP Для голосового интерфейса лучше всего использовать **WebSocket**. * **Сценарий:** 1. Клиент открывает соединение `ws://.../voice`. 2. Клиент начинает отправлять бинарные данные (аудио из микрофона) чанками. 3. Сервер (FastAPI) накапливает буфер или использует библиотеку для распознавания голоса в реальном времени (например, VAD — Voice Activity Detection). 4. Когда пауза в речи превышает порог, сервер останавливает запись и отправляет аудио в STT. 5. Далее цепочка: STT -> LLM -> TTS. 6. Сервер отправляет обратно клиенту две вещи: * Текст (чтобы показать, что распознал). * Бинарные аудиоданные (ответ репетитора). #### Асинхронность (Async/Await) FastAPI построен на асинхронности. Все вызовы к внешним API (STT, LLM, TTS, Redis) должны быть асинхронными (использовать `httpx.AsyncClient`, `async Redis`, `asyncio.to_thread` для блокирующих операций, если используешь локальные модели). ### 5. Резюме (MVP) Если ты хочешь сделать **рабочий прототип** быстро, твой план должен выглядеть так: 1. **FastAPI + WebSocket** — принимаем аудио. 2. **OpenAI API (Whisper)** — переводим аудио в текст. 3. **OpenAI API (ChatGPT)** — генерируем ответ по промпту "Ты репетитор английского, исправляй ошибки, давай советы". 4. **Google TTS (или Edge-TTS)** — озвучиваем ответ. 5. **Redis** — храним историю сообщений для поддержания контекста (State). Эта архитектура позволит тебе легко заменять локальные модели на облачные API и наоборот, просто переписывая методы в `services/`.