M. MachucaDesenvolvedor de Soluções em IA

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M-05Estudo de caso · projeto independente

Axon Voice

Conversar com os seus documentos.
Conferir a origem de cada resposta.

Um assistente pessoal que recebe voz ou texto, consulta documentos e memórias e responde com referências. A fala chega por frases; o contexto pode vir de uma busca vetorial ou de fatos conectados em um grafo.

Protótipo individual · execução local ou com modelos na nuvem · repositório privado

Meu papel
Definição do produto, arquitetura e critérios de validação. Implementação conduzida com agentes de código, revisão e testes.
Stack
Python · LangGraph · Whisper · FAISS · SQLite · Neo4j · Graphiti · JavaScript
Contexto
Projeto próprio para explorar assistência por voz, recuperação de informação e memória persistente. Sem adoção comercial apresentada.
O que você pode ver
Interface, vídeo e decisões técnicas nesta página. Código e funcionamento podem ser apresentados na entrevista.
Axon Voice no modo cinema: resposta exibida por frases e painel de fontes ao lado
Interface capturada na demonstração do repositório · modo cinema

A-01O produto

Voz na entrada.
Evidência na resposta.

O objetivo é manter o fluxo de uma conversa sem perder a possibilidade de conferir de onde veio cada informação.

Falar, ler e continuar

  • Entrada por voz com push-to-talk ou por texto.
  • Resposta em streaming, com síntese de voz por frase e legendas sincronizadas.
  • Modos cinema, orbe, terminal, trabalho e zen. A resposta completa continua disponível em um painel.
  • Modelos locais ou na nuvem, conforme a configuração e o equipamento.
Painel da resposta completa com tópicos, tabela e link para a fonte
A voz resume; o painel mantém a resposta completa e as referências.

Memória com relações

  • Documentos e notas entram na base de conhecimento.
  • A recuperação combina fontes vetoriais, lexicais e relações do grafo.
  • O mapa permite explorar documentos, trechos, entidades e fatos com datas.
  • Respostas apoiadas em documentos mostram referências que abrem o trecho usado.
Mapa de memória com documentos, entidades e relação entre fornecedor de sensores e turbina de um projeto fictício
Mapa de memória · documentos e fatos do projeto fictício Orion.
Pergunta sobre troca de fornecedor, resposta com citação S1 e identificação do documento e página de origem
Uma pergunta encontra fatos e documentos; a resposta permite conferir a origem. Dados fictícios da gravação.

A-02Veja o aplicativo

Uma visita pelo Axon.

3:31 de interface, voz, documentos, memória e fontes, com narração. Os dois trechos com eco são a própria voz do Axon respondendo. O vídeo só começa quando você der play.

Como a gravação foi feita: o roteiro do repositório usa provedores simulados, chaves fictícias e uma base Neo4j temporária com dados de exemplo. Demonstra os fluxos da interface; não mede qualidade, latência ou custo de modelos reais.

Prefere ler? As seções desta página descrevem o fluxo e as decisões sem depender do áudio. A narração foi gerada com a voz Jarvis do Fish Audio, a mesma que o Axon usa para falar. Abrir o vídeo diretamente ↗

A-03Arquitetura

Do pedido ao contexto.
Do contexto à fala.

  1. 01

    Entrada e fronteira de acesso

    Navegador, orbe ou interface móvel enviam voz ou texto ao servidor Python. A fronteira HTTP verifica origem, formato, token e limites de requisição.

  2. 02

    Recuperação em paralelo

    Memória vetorial em FAISS, busca lexical, base de documentos e grafo em Neo4j fornecem contexto. A fusão RRF combina posições dos resultados, em vez de comparar diretamente pontuações de fontes diferentes.

  3. 03

    Resposta apoiada em evidências

    O fluxo corretivo em LangGraph recupera, avalia e usa o contexto para responder com citações. Quando o material é insuficiente, o caminho previsto é se abster, em vez de completar a lacuna como se fosse fato.

  4. 04

    Texto e voz em streaming

    A tela recebe a resposta progressivamente. Frases seguem para a síntese de voz e entram em uma fila de reprodução. A legenda usa uma versão legível do texto, separada da normalização própria da fala.

  5. 05

    Aprendizado depois da resposta

    Uma fila trata memória e fatos elegíveis. A memória vetorial e o grafo têm papéis diferentes; o grafo registra afirmações do usuário com contexto temporal. Respostas do próprio Axon não entram como fatos do usuário.

Descrição baseada no README e nos módulos do projeto atual. A arquitetura não representa uma garantia de acerto em toda conversa.

A-04Decisões técnicas

O que exigiu cuidado.

D-01 · FONTES

Uma resposta precisa ser conferível.

A interface expõe as referências e permite abrir o trecho. Isso dá ao usuário uma forma de avaliar a resposta, além da fluência do texto.

D-02 · MEMÓRIA

Aprender sem confirmar os próprios ecos.

O grafo distingue afirmações do usuário de perguntas e respostas geradas. As relações incluem datas, porque um fato pode deixar de valer. Filtros ajudam, mas não substituem avaliações de precisão da memória.

D-03 · VOZ

Falar antes do texto terminar.

Enviar frases para a voz durante o streaming reduz a espera percebida. O desafio é preservar ordem, cancelamento e coerência entre o que se ouve e o que se lê.

D-04 · EXECUÇÃO

Local quando possível; nuvem por escolha.

O projeto suporta fornecedores locais e remotos. Usar uma opção na nuvem exige considerar o que é enviado a ela: “local-first” não significa que toda configuração mantenha todos os dados no dispositivo.

A-05Estado e limites

O que esta página prova.
E o que continua aberto.

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