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Proyecto: Plataforma de Análisis de Conversaciones

Introducción

Este repositorio contiene el desarrollo del proyecto relacionado con la "Plataforma para la mejora de Atención al Cliente" dentro del área de Digital Consulting de NEORIS. El objetivo del proyecto es diseñar una Web App que permita visualizar y analizar conversaciones de clientes, transcribir en tiempo real, analizar emociones, detectar temas clave y generar reportes con métricas relevantes.

Equipo de Trabajo

• Alejandra Coeto Sánchez
• Diego de Jesús Esparza Ruiz
• Jesús Adrián López Gaona
• Luis Gerardo Juárez García
• Mónica Soberón Zubía
• Santiago De la Riva Juárez

Objetivo del Proyecto

Desarrollar una plataforma que permita:

• Analizar llamadas de servicio al cliente.
• Evaluar la satisfacción del cliente mediante análisis de emociones.
• Generar transcripciones de llamadas en tiempo real.
• Proporcionar reportes con métricas clave.
• Implementar filtros para facilitar la búsqueda y análisis de información.

Tecnologías Investigadas

• STT (Speech-to-Text): Conversión de audio a texto.
• NLP (Natural Language Processing): Procesamiento y análisis de texto.
• Embeddings: Extracción de representaciones vectoriales para búsquedas semánticas.
• Estadística: Análisis de métricas y eficiencia en llamadas.

Tecnologías Evaluadas para la Implementación

Modelos de Machine Learning

• WHISPER (OpenAI): Reconocimiento de voz avanzado, soporte multilingüe.
• KeyBERT: Extracción de palabras clave utilizando BERT.
• PyAnnotate: Diferenciación de voces en un audio.
• Pinecone: Búsqueda semántica basada en embeddings.

Funcionalidades Principales

• Captura y análisis de conversaciones:
  • Transcripción en tiempo real.
  • Análisis de emociones y detección de temas clave.
  • Diferenciación de voces en las llamadas.
• Generación de reportes:
  • Reporte por llamada.
  • Transcripción de llamada.
  • Métricas y análisis.
  • Reporte global con filtros por fecha, sector, consultor, cliente.
• Integraciones:
  • Microsoft Graph API para integración con Teams y extracción automática de grabaciones.
  • Webhooks para automatización de procesos.
  • Conexión con bases de datos como MongoDB o SQL para almacenamiento de datos y embeddings.