Jossa rakennamme äänijärjestelmän, joka ei anna avaimia tekoälyjen valtakunnalle.
Tässä on se juttu ääniyhteyksistä, jota kaikki haluavat. Kukaan ei luota niihin, ja he ovat oikeutettuja olemaan luottamatta niihin.
Suurin osa äänimuodoista epäonnistuu siinä vaiheessa, kun malli kuulee väärin päivämäärän tai päättää siirtyä helpolla eteenpäin MSK:n mukaan. Sanot, että MSK:n ja LLM:n otteista tulee virheellisiä tietoja, ennen kuin voit korjata sen.
Heti kun annat LLM:n ohjata MSK:tä, olet ottanut käyttöön muun kuin MSK:n ja MSK:n välisen mustan laatikon, jonka pitäisi olla ennustettavissa oleva käyttökokemus.
Mutta entä jos voisimme saada kakkumme ja syödä sen myös MSKK:n äänipanoksen mukavuuden vuoksi MSKK:n LLM:n kääntämiseen? deterministinen koodi Kaikelle, millä on oikeasti merkitystä
Se, mitä me tänään rakennamme MSKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK7KKKKKKKKKKKKKKKK8KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK
Ennen kuin kirjoitamme mitään koodia, anna meidän luoda säännöt.
Tältä tämä näyttää käytännössä.
flowchart LR
A[User Speaks] --> B[Whisper STT]
B --> C[Raw Transcript]
C --> D[Ollama LLM]
D --> E[Extracted Value]
E --> F{Validation}
F -->|Pass| G{Policy Check}
F -->|Fail| H[Show Error]
G -->|High Confidence| I[Auto-Confirm]
G -->|Low Confidence| J[Ask User]
J --> K{User Confirms?}
K -->|Yes| L[State Machine: Next Field]
K -->|No| M[Retry Recording]
I --> L
H --> M
style D stroke:#f96,stroke-width:2px
style F stroke:#6f6,stroke-width:2px
style G stroke:#ff9,stroke-width:2px
Huomaa, mitä LLM tekee MSKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK7KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK
Annetaan MSK:n tehdä selväksi, missä laajuudessa MSK:n toiminta on.
Nämä rajoitteet ovat ominaisuuksia, ei vikoja, jotka tekevät järjestelmästä ennustettavissa olevan ja luotettavan.
Me rakennamme itsenäisen Blazor Server -sovelluksen MSK:lle.
Mostlylucid.VoiceForm/
├── Config/
│ └── VoiceFormConfig.cs # Configuration binding
├── Models/
│ ├── FormSchema/ # Form definitions
│ ├── State/ # Session state
│ └── Extraction/ # LLM input/output
├── Services/
│ ├── Stt/ # Speech-to-text (Whisper)
│ ├── Extraction/ # Field extraction (Ollama)
│ ├── Validation/ # Type-based validators
│ ├── StateMachine/ # Form flow control
│ └── Orchestration/ # Coordinates everything
├── Components/
│ └── Pages/ # Blazor UI
└── wwwroot/js/
└── audio-recorder.js # Web Audio API capture
Arkkitehtiteos Yksikään palvelu ei ole riippuvainen toisesta MSKKKKKKKKKK4KKKKKKKK4KKKKKK4KKKKKK4KKKT tietää orkesterinjohtajasta Tämä tekee jokaisesta testattavasta testattavasta kappaleesta itsenäisen.
Ensin on Whisper ja Ollama hoidettava paikallisesti . Lisää nämä devdeps-docker-compose.yml:
services:
whisper:
image: onerahmet/openai-whisper-asr-webservice:latest
container_name: whisper-stt
ports:
- "9000:9000"
environment:
- ASR_MODEL=base.en
- ASR_ENGINE=faster_whisper
volumes:
- whisper-models:/root/.cache/huggingface
restart: unless-stopped
ollama:
image: ollama/ollama:latest
container_name: ollama
ports:
- "11434:11434"
volumes:
- ollama-models:/root/.ollama
restart: unless-stopped
volumes:
whisper-models:
ollama-models:
Kun on pyörinyt, on vedetty malli Ollama :
docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:3b
Miksi paikallinen? Kaiken pyörittäminen paikallisesti kertoo kustannuksista, joita MSK:lla on, mutta ei API-nopeusrajoituksia, joita ei ole verkon vaihtelevuus, MSK:lla ei ole tietoja, jotka jättäisivät konettasi MSK:lle.
Huomautukset: Erytropoietiini base.en Whisper-malli on nopea ja tarkka englanninkieliselle MSKKKK:lle. small.en tai medium.en Parempaan tarkkuuteen
Lomakkeet on määritelty JSONMSK:ssa Tämä on yksi ainoa totuuden lähde sille, mitä kenttiä on olemassa ja miten ne käyttäytyvät.
{
"id": "customer-intake",
"name": "Customer Intake Form",
"fields": [
{
"id": "fullName",
"label": "Full Name",
"type": "Text",
"prompt": "Please say your full name.",
"required": true
},
{
"id": "dateOfBirth",
"label": "Date of Birth",
"type": "Date",
"prompt": "What is your date of birth?",
"required": true,
"confirmationPolicy": {
"alwaysConfirm": true
}
},
{
"id": "email",
"label": "Email Address",
"type": "Email",
"prompt": "What is your email address?",
"required": true
},
{
"id": "phone",
"label": "Phone Number",
"type": "Phone",
"prompt": "What is your phone number?",
"required": false
},
{
"id": "notes",
"label": "Additional Notes",
"type": "Text",
"prompt": "Any additional notes?",
"required": false
}
]
}
"Tätä mallia edustavat C:" -mallit
public record FormDefinition(
string Id,
string Name,
List<FieldDefinition> Fields);
public record FieldDefinition(
string Id,
string Label,
FieldType Type,
string Prompt,
bool Required = true,
ConfirmationPolicy? ConfirmationPolicy = null);
public enum FieldType
{
Text,
Date,
Email,
Phone,
Choice // Constrained vocabulary - especially important for voice
}
public record ConfirmationPolicy(
bool AlwaysConfirm = false,
double ConfidenceThreshold = 0.85);
Koska skeema on deklaratiivinen. peltojen lisääminen ei koskaan vaadi valtionkoneen koskettamistaDrop a new field definition in the JSON, and the form including it with real flow control
Tässä on ydinnäkemys. Valtion kone käyttää tekoälyä"MSKK" on puhtaasti C#" -logiikka, joka määrittää siirtymät selkeiden sääntöjen perusteella.
public class FormStateMachine : IFormStateMachine
{
private FormSession _session = null!;
private int _currentFieldIndex;
public FormSession StartSession(FormDefinition form)
{
_session = new FormSession
{
Id = Guid.NewGuid().ToString(),
Form = form,
Status = FormStatus.InProgress,
StartedAt = DateTime.UtcNow,
FieldStates = form.Fields.ToDictionary(
f => f.Id,
f => new FieldState { FieldId = f.Id, Status = FieldStatus.Pending })
};
// First field starts in progress
if (form.Fields.Count > 0)
{
_session.FieldStates[form.Fields[0].Id].Status = FieldStatus.InProgress;
}
return _session;
}
public FieldDefinition? GetCurrentField()
{
if (_currentFieldIndex >= _session.Form.Fields.Count)
return null;
return _session.Form.Fields[_currentFieldIndex];
}
}
Valtion siirtymät ovat selkeitä ja testattuja.
public StateTransitionResult ProcessExtraction(
ExtractionResponse extraction,
ValidationResult validation)
{
var currentField = GetCurrentField();
if (currentField == null)
return new StateTransitionResult(false, "No current field");
var fieldState = _session.FieldStates[currentField.Id];
fieldState.AttemptCount++;
// Validation failed? Stay on current field
if (!validation.IsValid)
{
return new StateTransitionResult(
false,
$"Validation failed: {validation.ErrorMessage}");
}
// Store the pending value
fieldState.PendingValue = extraction.Value;
fieldState.PendingConfidence = extraction.Confidence;
// Check confirmation policy - this is rules, not AI
var policy = currentField.ConfirmationPolicy
?? new ConfirmationPolicy();
var needsConfirmation = policy.AlwaysConfirm
|| extraction.Confidence < policy.ConfidenceThreshold;
if (needsConfirmation)
{
fieldState.Status = FieldStatus.AwaitingConfirmation;
return new StateTransitionResult(
true,
"Please confirm this value",
RequiresConfirmation: true);
}
// Auto-confirm high confidence values
return ConfirmValue();
}
Avainkohta Erytropoietiini _currentFieldIndex Tämä tarkoittaa epäonnistunutta tai hylättyä vahvistusta, joka pitää sinut samalla kentällä.
Huomaa vahvistuslogiikka, että se on yksinkertainen poliittinen tarkastus, ei LLM:n päättely, .:n päättely, suuri luottamus alwaysConfirm MSKKMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMM onMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMM on on on on on on on on on on on on on on on on onMMMMMMMMMMMMMMMMMMMM onMMMMM on onMMMM on on onMMMM onMMMMMM onMMMMMMMMMMMMMMMM onMMMMM on on onMMMMM on on on on on on on onM onM on on on on onM M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M
Ollaman kaivajalla on yksi työpaikka, joka muuttaa sotkuisen ihmispuheen jäsennellyiksi kenttäarvoiksi.
public interface IFieldExtractor
{
Task<ExtractionResponse> ExtractAsync(
ExtractionContext context,
CancellationToken ct = default);
}
public record ExtractionContext(
FieldDefinition Field,
string Prompt,
string Transcript);
public record ExtractionResponse(
string FieldId,
string? Value,
double Confidence,
bool NeedsConfirmation, // Suggestion only - policy has final say
string? Reason);
"Tärkeää" Kaivaja voi ehdottaa NeedsConfirmation: trueMSKKKK2K:n lausunto on neuvoa-antava, mutta vahvistuspolitiikassa on aina lopullinen sanonta: MSKK2K:n lausunto on neuvoa-antava ja epävirallinen.
Ja täytäntöönpanosta MSKK:n
public class OllamaFieldExtractor : IFieldExtractor
{
private readonly HttpClient _httpClient;
private readonly string _model;
public async Task<ExtractionResponse> ExtractAsync(
ExtractionContext context,
CancellationToken ct = default)
{
var systemPrompt = BuildSystemPrompt(context.Field);
var userPrompt = $"User said: \"{context.Transcript}\"";
var request = new
{
model = _model,
messages = new[]
{
new { role = "system", content = systemPrompt },
new { role = "user", content = userPrompt }
},
format = "json",
stream = false,
options = new { temperature = 0.1 } // Low = deterministic
};
var response = await _httpClient.PostAsJsonAsync(
"/api/chat", request, ct);
return ParseResponse(response, context.Field.Id);
}
}
Miksi lämpötila on liian korkea? Haluamme, että LLM on tylsä ja ennustettavissa oleva, kun otetaan huomioon sama transkriptio, sen pitäisi ottaa sama arvo joka kerta, kun . Lämpötila on mahdollisimman pieni, se minimoi luovan vaihtelun, - € tarkalleen, mitä haluamme datan keräämiseksi . €
Järjestelmän kiireellisyys kertoo selkeästi LLMMSK:n rajoitetusta roolista.
private string BuildSystemPrompt(FieldDefinition field)
{
return $"""
You are a data extraction assistant. Extract the {field.Label}
from the user's speech.
Field type: {field.Type}
Return JSON only:
{{
"fieldId": "{field.Id}",
"value": "<extracted value or null>",
"confidence": <0.0-1.0>,
"needsConfirmation": <true/false>,
"reason": "<brief explanation>"
}}
Rules:
- For dates, output ISO format (YYYY-MM-DD)
- For emails, output lowercase
- For phones, output digits only
- If you can't extract, set value to null
- Be conservative with confidence scores
DO NOT:
- Ask follow-up questions
- Suggest next steps
- Make assumptions beyond the transcript
""";
}
LLM:n otteet validoivat tyyppiformaatin , ja raportoivat luottamuksesta Se ei päätä, mitä tapahtuu seuraavaksi .
Javascript-sivu kuvaa mikrofonin äänen ja muuntaa sen 16kHz-mono-WAV:-ääneksi
window.voiceFormAudio = (function () {
let mediaRecorder = null;
let audioChunks = [];
let audioContext = null;
let dotNetRef = null;
async function startRecording() {
const stream = await navigator.mediaDevices
.getUserMedia({ audio: true });
audioContext = new AudioContext();
audioChunks = [];
const options = { mimeType: 'audio/webm;codecs=opus' };
mediaRecorder = new MediaRecorder(stream, options);
mediaRecorder.ondataavailable = (event) => {
if (event.data.size > 0) {
audioChunks.push(event.data);
}
};
mediaRecorder.onstop = async () => {
stream.getTracks().forEach(track => track.stop());
const audioBlob = new Blob(audioChunks, { type: 'audio/webm' });
const wavBlob = await convertToWav(audioBlob);
const wavBytes = await wavBlob.arrayBuffer();
// Send to Blazor
const uint8Array = new Uint8Array(wavBytes);
await dotNetRef.invokeMethodAsync(
'OnRecordingComplete',
Array.from(uint8Array));
};
mediaRecorder.start(100);
}
return { initialize, startRecording, stopRecording };
})();
Miksi käännytään WAVMSK:ksi? Whisper hyväksyy erilaisia formaatteja, mutta 16KHz mono WAV on optimaalinen -K2K2'S on juuri sitä, mitä malli on koulutettu .K4K:lle Ei transkoodausta yli palvelimella ,K6K ja muuntaminen on deterministinen (K7Same audio in =K9K9
Erytropoietiini convertToWav Funktion uudelleennäytteet 16KHzMK1I'Oll säästää sinut WAV:n otsikolta bit-K3KK4K, mutta se 'K:lta repo-.K:lta
Yhdyskunta näyttää nykyisen kentän näkyvästi vasemmalla, ja kaikki kentät näkyvät oikealla puolella olevassa sivupalkissa. Sivupalkilla on merkitystä luottamukselleKäyttäjät voivat nähdä, missä muodossa he ovat, mitä he ovat jo vastanneet ,:lle ja mitä ' on tulossa seuraavaksi .:lle Ei yllätyksiä .:lle
graph LR
subgraph "Left Panel"
A[Current Field Prompt]
B[Record Button]
C[Transcript Display]
D[Confirmation Dialog]
end
subgraph "Right Sidebar"
E[Field 1: Full Name ✓]
F[Field 2: DOB - Active]
G[Field 3: Email - Pending]
H[Field 4: Phone - Pending]
end
style F stroke:#36f,stroke-width:2px
style E stroke:#6f6,stroke-width:2px
Tässä on Blazorin sivurakennelma.
@page "/voiceform/{FormId}"
@inject IFormOrchestrator Orchestrator
@rendermode InteractiveServer
<div class="top-bar">
<h1>Voice Form</h1>
<button class="theme-toggle" onclick="voiceFormTheme.toggle()">
Dark Mode
</button>
</div>
<main>
<div class="voice-form-layout">
<!-- Left: Active Field -->
<div class="active-field-panel">
@if (_currentField != null)
{
<div class="current-prompt">
<h2>@_currentField.Label</h2>
<p class="prompt-text">@_message</p>
</div>
<AudioRecorder OnAudioCaptured="HandleAudioCaptured"
IsRecording="_isRecording"
IsProcessing="_isProcessing" />
@if (!string.IsNullOrEmpty(_transcript))
{
<TranscriptDisplay Transcript="_transcript"
Confidence="_transcriptConfidence" />
}
@if (_showConfirmation)
{
<ConfirmationDialog ExtractedValue="_pendingValue"
OnConfirm="HandleConfirm"
OnReject="HandleReject" />
}
}
</div>
<!-- Right: Form Overview -->
<div class="form-sidebar">
<h3>@_session.Form.Name</h3>
<div class="form-fields-list">
@foreach (var field in _session.Form.Fields)
{
var state = _session.GetFieldState(field.Id);
<div class="form-field-item @GetFieldClass(field, state)">
<div class="field-status-icon">
@GetStatusIcon(state.Status)
</div>
<div class="field-info">
<div class="field-name">@field.Label</div>
<div class="field-value">
@(state.Value ?? "Waiting")
</div>
</div>
</div>
}
</div>
</div>
</div>
</main>
Orkesteri koordinoi palveluita. ei omaa haarautumislogiikkaaSe vain soittaa palveluja peräkkäin ja välittää tuloksia pitkin MSK:ta.
public class FormOrchestrator : IFormOrchestrator
{
private readonly ISttService _sttService;
private readonly IFieldExtractor _extractor;
private readonly IFormValidator _validator;
private readonly IFormStateMachine _stateMachine;
private readonly IFormEventLog _eventLog;
public async Task<ProcessingResult> ProcessAudioAsync(byte[] audioData)
{
var currentField = _stateMachine.GetCurrentField();
if (currentField == null)
return ProcessingResult.Error("No current field");
// Step 1: Speech to text
var sttResult = await _sttService.TranscribeAsync(audioData);
await _eventLog.LogAsync(new TranscriptReceivedEvent(
currentField.Id, sttResult.Transcript, sttResult.Confidence));
// Step 2: Extract structured value
var context = new ExtractionContext(
currentField, currentField.Prompt, sttResult.Transcript);
var extraction = await _extractor.ExtractAsync(context);
await _eventLog.LogAsync(new ExtractionAttemptEvent(
currentField.Id, extraction));
// Step 3: Validate
var validation = _validator.Validate(currentField, extraction.Value);
// Step 4: State machine decides next step
var transition = _stateMachine.ProcessExtraction(extraction, validation);
return new ProcessingResult(
Success: transition.Success,
Message: transition.Message,
Session: _stateMachine.GetSession(),
RequiresConfirmation: transition.RequiresConfirmation,
PendingValue: extraction.Value);
}
}
Jokainen askel on itsenäinen ja testattavissa valtion kone verkko ei koskaan koskeLLM:ää ei koske koskaan valtioon.
Pimeä tila toteutetaan CSS:n mukautetuilla ominaisuuksilla
:root {
--bg-primary: #f8fafc;
--bg-secondary: #ffffff;
--text-primary: #1e293b;
--accent-blue: #3b82f6;
--accent-green: #22c55e;
}
[data-theme="dark"] {
--bg-primary: #0f172a;
--bg-secondary: #1e293b;
--text-primary: #f1f5f9;
--accent-blue: #60a5fa;
--accent-green: #4ade80;
}
body {
background: var(--bg-primary);
color: var(--text-primary);
}
Teema jatkuu paikallisen arkistoinnin kautta.
window.voiceFormTheme = (function () {
const THEME_KEY = 'voiceform-theme';
function toggle() {
const current = document.documentElement
.getAttribute('data-theme') || 'light';
const newTheme = current === 'dark' ? 'light' : 'dark';
document.documentElement.setAttribute('data-theme', newTheme);
localStorage.setItem(THEME_KEY, newTheme);
}
// Initialize from saved preference or system preference
function init() {
const saved = localStorage.getItem(THEME_KEY);
const systemDark = window.matchMedia(
'(prefers-color-scheme: dark)').matches;
const theme = saved || (systemDark ? 'dark' : 'light');
document.documentElement.setAttribute('data-theme', theme);
}
return { toggle, init };
})();
Deterministinen arkkitehtuuri kannattaa testata valtion koneyksikön testi onnellista polkua varten.
[Fact]
public void ProcessExtraction_HighConfidence_AutoConfirms()
{
// Arrange
var form = CreateTestForm();
var stateMachine = new FormStateMachine();
stateMachine.StartSession(form);
var extraction = new ExtractionResponse(
FieldId: "fullName",
Value: "John Smith",
Confidence: 0.95, // High confidence
NeedsConfirmation: false,
Reason: "Clear speech");
var validation = ValidationResult.Success();
// Act
var result = stateMachine.ProcessExtraction(extraction, validation);
// Assert
result.Success.Should().BeTrue();
result.RequiresConfirmation.Should().BeFalse();
var fieldState = stateMachine.GetSession()
.GetFieldState("fullName");
fieldState.Status.Should().Be(FieldStatus.Confirmed);
fieldState.Value.Should().Be("John Smith");
}
Ja tässä on negatiivinen testi. MSK:n heikko itseluottamus. voimat Vahvistus riippumatta siitä, mitä LLM ehdottaa.
[Fact]
public void ProcessExtraction_LowConfidence_RequiresConfirmation()
{
// Arrange
var form = CreateTestForm();
var stateMachine = new FormStateMachine();
stateMachine.StartSession(form);
var extraction = new ExtractionResponse(
FieldId: "fullName",
Value: "John Smith",
Confidence: 0.65, // Below threshold
NeedsConfirmation: false, // LLM says no, but policy overrides
Reason: "Noisy audio");
var validation = ValidationResult.Success();
// Act
var result = stateMachine.ProcessExtraction(extraction, validation);
// Assert
result.RequiresConfirmation.Should().BeTrue(
"Policy threshold (0.85) should override LLM suggestion");
var fieldState = stateMachine.GetSession()
.GetFieldState("fullName");
fieldState.Status.Should().Be(FieldStatus.AwaitingConfirmation);
}
Ja PuppeteerSharp-selaintesti, joka oikeasti napsauttaa asioita
[Fact]
public async Task HomePage_ThemeToggle_ShouldSwitchTheme()
{
await _page!.GoToAsync(BaseUrl);
await _page.WaitForSelectorAsync(".theme-toggle");
var initialTheme = await _page.EvaluateFunctionAsync<string?>(
"() => document.documentElement.getAttribute('data-theme')");
// Click toggle
await _page.ClickAsync(".theme-toggle");
await Task.Delay(100);
var newTheme = await _page.EvaluateFunctionAsync<string?>(
"() => document.documentElement.getAttribute('data-theme')");
newTheme.Should().NotBe(initialTheme);
}
[Fact]
public async Task VoiceFormPage_Sidebar_ShouldShowAllFields()
{
await _page!.GoToAsync($"{BaseUrl}/voiceform/customer-intake");
await _page.WaitForSelectorAsync(".form-fields-list");
var fieldItems = await _page.QuerySelectorAllAsync(".form-field-item");
fieldItems.Should().HaveCount(5, "Customer intake form has 5 fields");
}
Koko testisarja testaa liiketoimintalogiikan , 22:n selaimen integraatiotestit UI.:n selaimen integraatiotestit.
Anna MSKK:n tutkia uudelleen, miksi rakensimme sen näin.
graph TD
subgraph "Traditional Voice Form"
A1[User Speaks] --> B1[LLM]
B1 --> C1[LLM decides field]
C1 --> D1[LLM validates]
D1 --> E1[LLM confirms]
E1 --> F1[LLM advances form]
end
subgraph "Ten Commandments Approach"
A2[User Speaks] --> B2[Whisper STT]
B2 --> C2[Ollama Extract]
C2 --> D2[C# Validator]
D2 --> E2[Policy Check]
E2 --> F2[State Machine]
end
style B1 stroke:#f96,stroke-width:2px
style C1 stroke:#f96,stroke-width:2px
style D1 stroke:#f96,stroke-width:2px
style E1 stroke:#f96,stroke-width:2px
style F1 stroke:#f96,stroke-width:2px
style C2 stroke:#f96,stroke-width:2px
style D2 stroke:#6f6,stroke-width:2px
style E2 stroke:#6f6,stroke-width:2px
style F2 stroke:#6f6,stroke-width:2px
Perinteisessä lähestymistavassa: kaikki on LLM:ääJokainen päätös on epäolennainen ja selittämätön. Jokainen testi on todennäköinen. Jokainen vika on vain joskus niin, että "- ei ole toistettavissa ja selittämätön.
Lähestymistapamme mukaan LLM tekee yksi asiaKaikki muu on determinististä, että ,:n testiä ja perustelua .:lle Kun jokin menee pieleen, voit jäljittää, miksi .:n testiä voidaan käyttää väärin.
Tämä on käskyt MSKK1 ja 4 Toiminnossa : LLM kääntää , Valtion koneohjauksen virtauksen , päättää vahvistuksen .
docker compose -f devdeps-docker-compose.yml up -d
docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:3b
cd Mostlylucid.VoiceForm
dotnet run
Navigoi http://localhost:5000
Klikkaa asiakkaasi sisäänottoa ja aloita puhuminen.
Ääniliittymien täytyy olla mustia laatikoita, kun puhe on vain yksi syötemenetelmä, kun puhutaan kääntäjistä ja pidetään virtauksen hallinta deterministisessä koodissa.
MSKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK tekoälyn laittaminen oikealle paikalleenVoimakas työkalu, joka kääntää ihmisen sotkuisuuden ja tietokoneen tarkkuuden välillä, ei oraakkeli, joka tekee päätöksiä puolestamme.
Mene nyt rakentamaan jotain, missä et päätä, mitä seuraavaksi tapahtuu.
Juuri nyt käyttäjä lukee kehotuksia ja puhuu vastauksia, mutta entä jos järjestelmä voisi puhu takaisinOsa MSK:ta lisää tekstiin --M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M4M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M)M)M)M3M)M3M)M3M3M3M)M3M3M3M)M3M3M3M3M3M3M)M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M)M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M)M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3M3
Arkkitehtuuri on jo valmisteltu, valtiollinen kone lähettää tapahtumia, orkesteri koordinoi palveluita, ja äänituoton lisääminen on vain yksi palvelu, joka kuuntelee näitä tapahtumia.
Tulossa pian.
Koko lähdekoodi on Mostlylucid.VoiceForm Project in the RepoMSK
© 2026 Scott Galloway — Unlicense — All content and source code on this site is free to use, copy, modify, and sell.