The architecture of modern voice-activated systems involves a complex interplay of various components designed to handle user requests efficiently. This presentation delves into the key components, technological stack, and optimization strategies that ensure high performance and reliability in such systems, highlighting the importance of parallel processing, hierarchical caching, and advanced machine learning techniques.
Компоненты и взаимодействие сервисов
Схема взаимодействия включает устройство, голосовой шлюз, диалоговый движок, адаптер маркетплейса, сервисы поиска, цен и заказов, а также мультимодальный рендерер
Ключевые компоненты включают голосовой шлюз на C++/WebRTC, диалоговый движок на Python/PyTorch, адаптер на Go/gRPC, и рендерер на TypeScript/React
Параллельная обработка запросов и иерархическое кэширование с использованием Redis и локального LRU обеспечивают высокую производительность системы
Технологический стек и обеспечение SLA
Технологический стек включает TensorRT для ASR, BERT-каскады и контекстные графы для NLP, а также Go для адаптера, Python для ML-моделей, и Kafka для асинхронной коммуникации
Оптимизации для достижения времени отклика 300 мс включают предвыборку данных, аппаратное ускорение с использованием GPU и TLS-акселераторов, а также динамический QoS
Предсказательные модели и аппаратное ускорение играют ключевую роль в обеспечении высокой производительности системы
Обеспечение отказоустойчивости и новые сервисы
Геораспределение в 3+ дата-центрах, автоматический failover и использование Circuit Breakers и Bulkheads обеспечивают высокую надежность системы
Новые сервисы включают контекстную персонализацию с использованием Apache Flink и Feature Store, транзакционный оркестратор с использованием Saga-паттерна и Event Sourcing, а также анализатор качества диалогов с использованием Weak Supervision и Active Learning
Мониторинг с использованием OpenTelemetry и прогнозирование аномалий через ML-модели обеспечивают постоянное улучшение и адаптацию системы
The architecture of voice-activated systems is designed to ensure high performance, reliability, and scalability through the use of advanced technologies and optimization strategies. By leveraging parallel processing, hierarchical caching, and machine learning techniques, these systems can efficiently handle user requests and provide seamless interactions. The integration of new services and continuous monitoring further enhances the system's capabilities, making it a robust solution for modern voice-activated applications.
