وكيل تدريب مقابلات بالذكاء الاصطناعي

Aether

Aether بيئة لتدريب المقابلات مصممة حول التفاعل المباشر بدلًا من التصحيح اللاحق. الهدف هو الحفاظ على أن تكون المحادثة سريعة الاستجابة بما يكفي ليشعر المستخدم أنه يُوجَّه في اللحظة، ثم يخرج بتغذية راجعة محددة بما يكفي لاتخاذ إجراء.

لقطة شاشة بطل Aether

المشكلة التي يعالجها

تُعد أدوات المقابلات إما تسجّل الجلسة ثم تقوم بتقييمها لاحقًا، أو تحيط واجهة محادثة بموجهات مُعدّة مسبقًا. كان يجب أن تبدو Aether أقرب إلى مُحاور فعّال: معالجة صوت منخفضة التأخير، وتعليقات مُهيكلة، وحلقة محادثة يمكن أن تبقى مترابطة بينما لا تزال المنظومة تُجري التفكير في الخلفية.

البنية المعمارية

القرارات الأساسية للنظام

01

حلقة مقابلة مباشرة

يتم إدخال الصوت بشكل مستمر، لذا يتصرف المنتج كأنه مُحاور حي بدلًا من كونه بوابة تقديم تنتظر النسخ النهائي.

02

التحكم في الجلسة والمصادقة

تُحافظ حدود الجلسات المعتمدة على JWT على عزل جلسات التدريب، بينما يحتفظ خادم خلفي صغير بلغة Go بالحالة اللازمة لتبديل سريع بين المراحل.

03

توليف التغذية الراجعة

تُترجم المنظومة المحادثة الخام إلى إشارات قابلة للتنفيذ ليحصل المستخدمون على تقييم للوضوح والبنية وطريقة الإلقاء بدلًا من درجات عامة وغير محددة.

ما الذي يهم

  • تم تصميم مسار التفاعل حول التحدث، والانعكاس، والتكرار بدلًا من ملء نموذج والانتظار.
  • حافظت على حجم الخادم الخلفي صغيرًا بما يكفي ليظل مفهومًا، مع دعم السلوك اللحظي.
  • تم تحسين نموذج التغذية الراجعة بحيث يشعر الإرشاد بأنه محدد وليس داعمًا بشكل عام.
GoDeepgramOpenAIWebSocketsSQLiteJWT

الوسائط

لقطات شاشة وعروض

شاشة محادثة مباشرة لـ Aether

شاشة محادثة مباشرة لـ Aether

فيديو عرض Aether