Анализ звонков из Asterisk с использованием n8n

Цель: регистрация обращений, поступающих по каналу телефонии в тех. Поддержку их анализ с помощью ИИ и предоставление обработанных данных.

Входные данные:
- входящих файлов до 20 в час
- длительность каждого до 20 минут
- звонки принимаются на номер с IVR
- используемый язык – русский 
-сформированный каталог услуг и их описание в формате docx

Машина для работы:
-Ubuntu 24
-GPU RTX 3090 24Gb RAM

Алгоритм работы:

1. Поступает звонок.
2. Прослушивается приветствие IVR
3. Обсуждение проблемы с сотрудником тех. поддержки.
4. Запись выгружается в папку на сервере
5. Запись анализируется севере
6. Сформированные данные выгружаются в БД на сервере

Поля в базе данных:

- дата звонка, время, номер звонящего (из названия файла)
- категория услуги из каталога
- эмоциональность
- суть проблемы звонящего исключая приветствие IVR и стандартные ответы оператора

Возможности:

- изменение состава каталога для определения услуги
- система должна использовать актуальный состав каталога при классификации звонка
- добавление новых услуг не должно требовать изменения кода или переобучения модели
- в случае если не удалось установить услугу, создается задача с название КАТАЛОГ НЕ ОПРЕДЕЛЕН, в описание: эмоциональность и краткое содержание проблемы. Записываем именно суть проблемы. Не диалог.
-формат базы данных MySQL с возможностью подключить как источник к excel
-компоненты (n8n, Whisper, Ollama) размещаются локально. Данные не публикуются в облака.

Критерии приемки:
-развернутая архитектура на нашем сервере
-полная документация по настройкам системы! 
-распознавание не менее 90% типовых обращений
-определение эмоциональности не менее 80%
-классификация по услугам не менее 85%