Oliva 是一款基于 Langchain 和 Superlinked 技术的开源语音 RAG 助手。它通过语音驱动，利用 Qdrant 向量数据库实现实时信息搜索。用户只需通过语音提出问题，Oliva 便会迅速将语音转化为文本，在数据库中精准查询相关信息，并以结构化的结果反馈给用户。更为突出的是，Oliva 支持多智能体协作，能够将复杂问题巧妙分解为多个子任务，由不同的智能体分别处理，最后整合得到全面准确的答案，极大地提升了对复杂问题的处理能力和回答质量。
（一）语音处理
Oliva 利用 Deepgram 提供的语音转文本和文本转语音服务，实现了流畅自然的语音交互。当用户发出语音指令时，Deepgram 的先进算法能够快速准确地将语音转换为文本，为后续的处理提供基础。而在生成回答后，又能将文本内容转换为清晰自然的语音反馈给用户，让整个交互过程如同人与人之间的对话一般顺畅。
（二）向量数据库
Qdrant 向量数据库在 Oliva 中扮演着关键角色。它采用高效的数据存储和语义检索机制，能够对大量的数据进行快速索引和查询。在面对用户的问题时，Oliva 会将问题文本转化为向量形式，然后在 Qdrant 向量数据库中进行语义匹配，精准定位到与问题相关度最高的信息，从而为生成准确的回答提供有力支持。
（三）Langchain 多智能体框架
基于 Langchain 框架，Oliva 构建了强大的多智能体系统。在处理复杂问题时，该系统能够将问题分解为多个子任务，并分配给不同的智能体进行处理。每个智能体专注于特定领域或任务，具备专业的知识和处理能力。例如，有的智能体擅长处理技术问题，有的则在生活常识方面表现出色。通过智能体之间的协同工作，能够充分发挥各自的优势，最终整合得到全面、准确的答案。这种多智能体协作的方式，大大提高了 Oliva 对复杂问题的处理效率和质量。
（四）RAG 架构
Oliva 结合了检索和生成技术，形成了独特的 RAG 架构。在接收到用户问题后，首先通过检索模块在数据库中提取相关信息，然后利用生成模型对这些信息进行整合和加工，生成自然语言回答。这种架构既利用了检索技术的准确性和可靠性，又结合了生成模型的灵活性和创造性，使得 Oliva 能够在海量信息中快速找到最相关的内容，并以自然流畅的语言呈现给用户。
（五）实时通信
为了确保语音交互的实时性，Oliva 集成了 Livekit 实时通信平台。该平台能够保证语音数据的快速传输和处理，减少延迟，让用户能够在最短的时间内得到回答。无论是在网络状况良好还是相对复杂的环境下，Livekit 都能为 Oliva 的语音交互提供稳定可靠的实时通信保障，提升用户体验。
（六）语义理解
运用先进的 NLP 技术，Oliva 能够深入理解用户的意图。通过对问题文本进行词性标注、句法分析、语义角色标注等一系列处理，准确把握用户问题的核心语义。同时，利用向量嵌入技术将文本转换为向量表示，在向量空间中进行语义匹配，进一步提高对用户问题的理解和处理能力，从而为用户提供更加精准的回答。
（一）实时语音问答
用户可以通过语音直接提问，Oliva 能够实时进行语音识别和问题处理，并以语音的形式快速反馈答案。无论是在忙碌的工作中，还是在不方便手动操作设备的情况下，用户都能轻松通过语音与 Oliva 进行交互，获取所需信息，大大提高了信息获取的效率和便捷性。
（二）多智能体协同
对于复杂问题，Oliva 的多智能体系统能够将其分解为多个子问题，由不同的智能体分别从各自擅长的领域进行处理。例如，当用户询问关于 “如何在家庭环境中搭建一个兼具高性能和低成本的人工智能开发平台” 这样的复杂问题时，一个智能体可以负责处理关于硬件设备选择（如合适的显卡、处理器等）的子问题，另一个智能体则专注于软件环境搭建（如安装何种操作系统、深度学习框架等）的子问题。最后，将各个智能体的处理结果进行整合，为用户提供全面详细的回答，极大地提升了对复杂问题的解决能力。
（三）语义精准搜索
基于 Qdrant 向量数据库强大的语义检索能力，Oliva 能够实现语义理解和精准搜索。它不仅仅是简单地匹配关键词，而是深入理解用户问题的语义内涵，在数据库中找到与问题语义最契合的信息。
（四）灵活知识库集成
Oliva 支持多种知识库接入方式，包括本地文档、API 数据源和在线网页等。用户可以根据自己的需求，将内部的技术文档、常见问题解答文档等本地资源集成到 Oliva 的知识库中，也可以通过 API 连接到外部的专业数据库或数据源获取信息，还能够直接利用在线网页中的公开信息。
（一）企业知识管理
在企业内部，员工常常需要快速查找各类信息，如内部文档、技术资料、常见问题解答等。Oliva 可以作为企业的智能语音知识助手，员工只需通过语音提问，就能迅速获取所需信息。无论是在办公室、会议室还是出差途中，都能方便快捷地查询知识，提高工作效率。
（二）智能客服系统
为企业提供 24/7 的语音客服支持，Oliva 能够快速解答客户疑问。客户无需手动输入问题，直接通过语音与客服系统交互，Oliva 可以根据客户的问题，在知识库中检索相关答案并以语音形式反馈给客户。对于一些常见问题，如产品使用方法、售后服务政策等，能够快速准确地回答，减轻人工客服的压力，提高客户满意度。同时，对于复杂问题，Oliva 的多智能体协作功能可以进行深入分析和解答，为客户提供更全面的服务。
（三）智能家居控制
在智能家居场景中，用户可以通过语音指令让 Oliva 控制各种智能家居设备，如灯光、窗帘、空调、智能音箱等。例如，用户回家后说 “Oliva，打开客厅灯光，将空调温度设置为 26 度”，Oliva 就能快速识别指令并控制相应设备执行操作，为用户带来更加便捷、舒适的家居生活体验，实现真正的语音控制智能家居。
（四）数据分析与报告
在数据分析领域，用户可以通过语音向 Oliva 获取数据分析结果。例如，企业管理者可以询问 “今年第一季度的销售数据如何，市场趋势是怎样的”，Oliva 能够连接到企业的数据分析系统，获取相关数据并进行分析，以语音形式向管理者汇报结果，帮助管理者快速了解关键数据信息，做出决策。这种语音交互方式，使得数据分析结果的获取更加高效、便捷，尤其适用于在会议等场景中快速获取数据洞察。
（五）个人语音助手
集成到移动设备中，Oliva 可以成为用户的个人语音助手，提供信息查询、提醒设置、导航等功能。用户可以通过语音让 Oliva 查询天气、新闻、股票信息，设置日程提醒，查询地图导航等。例如，用户在外出时说 “Oliva，查询一下明天北京的天气” 或者 “Oliva，帮我设置明天上午 10 点的会议提醒”，Oliva 都能准确执行，为用户的日常生活和出行提供便利。
（一）克隆仓库
首先，你需要将 Oliva 项目克隆到本地。打开终端并执行以下命令：
git clone https://github.com/Deluxer/oliva.gitcd oliva
（二）环境设置
1. 安装项目依赖项：
uv sync
这将在 .venv 中创建一个虚拟环境并安装所有必需的依赖项。
2. 获取Livekit 密钥
在 Livekit Cloud（https://cloud.livekit.io/login） 中创建 Livekit 帐户并获取 LIVEKIT_URL、LIVEKIT_API_KEY 和 LIVEKIT_API_SECRET。
LIVEKIT_URL=wss://your-project.livekit.cloudLIVEKIT_API_KEY=secretLIVEKIT_API_SECRET=******
3. 环境变量
在运行任何 Python 脚本之前，请设置以下环境变量：
cp .env.example .env
4. 启动运行Qdrant
使用 docker 运行 Qdrant，在您想要的任何地方设置 API 密钥：
docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \ -e QDRANT__SERVICE__API_KEY=******** \ -v "$(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z" \ qdrant/qdrant
（三）项目运行
1. 启动语音助手
如果你想启动语音助手，可以使用 `Makefile` 中的命令：
make oliva-start
2. 执行特定用例
项目提供了多个用例，可以使用 `Makefile` 中的命令来执行这些用例：
使用 Supervisor 代理：
make Agent-supervisor
Superlinked 进行产品搜索：
make agent-search-by-superlinked
通过JSON 进行产品搜索：
make agent-search-by-json
Oliva 作为一款开源语音 RAG 助手，凭借其先进的技术原理、丰富的功能以及广泛的应用场景，为语音交互领域带来了新的活力和发展方向。它不仅为用户提供了更加便捷、智能的语音交互体验，还为企业和开发者在知识管理、客服系统、智能家居等多个领域的创新应用提供了有力支持。随着技术的不断发展和完善，相信 Oliva 将在更多场景中发挥重要作用，推动语音交互技术的广泛应用和普及。
