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大模型AI电话机器人V2版本全面升级。
本次更新不仅提升了核心对话能力，更在响应速度、语音质量和交互体验等方面实现了质的飞跃，为企业客户带来更智能、更流畅的电话服务体验。
V2版本采用提示词+知识库双驱动的应答生成模式：
基于先进的大语言模型，仅凭精心设计的提示词即可应对大多数简单场景对话
复杂业务场景自动结合知识库内容，生成专业、准确的回答- 模型智能判断对话上下文，自动选择最优应答策略，无需人工干预知识库调用逻辑
简介
nacd是我们基于曾经的十多个不同类似的排队机，实现的最新的一个排队机系统，出发点是因为有客户的需求是仅仅是用我们的通信能力，而不是要使用大量的数据库，以及配套的一系列的产品，但是又想要达到呼叫中心排队机的能力，所以我们就规避了数据库的差异，通过golang及rust和c等实现了和数据库不再直接由c代码中做依赖。
另外，mod_callcenter有它存在的问题，所以这里直接建议一些不介意二进制包的用户可以用这个模块。
发布它的目的是协助大家打破基于FreeSWITCH呼叫中心的排队、IVR、DID等需
na_stream 是上海宁卫信息技术有限公司精心打造的一款创新型模块组件，旨在满足数字化时代对高效、智能语音交互的迫切需求。随着语音交互和实时通信技术的飞速发展，na_stream 应运而生，凭借其卓越的性能与灵活性，为语音通信领域带来了全新的变革。
基于 FreeSWITCH 的坚实架构
na_stream 构建于强大的 FreeSWITCH 开源通信平台之上。FreeSWITCH 凭借其高度的灵活性、可扩展性和丰富功能，已广泛应用于 VoIP（语音通信）和即时通讯领域。na_stream 充分依托 FreeSWITCH 的底层架构，利用
我只简单地说了只言片语，我就觉得这些工具，每样生成的东西都比我自己写出来的更全面，更到位，我只是实现了，但是他们帮我实现了升华！
na_stream 实时通话比 mrcp 更省资源、更容易控制 在实时通信技术飞速发展的今天，na_stream 和 mrcp 作为语音通信领域的重要技术方案，各自扮演着独特角色。但深入对比后会发现，na_stream 在实时通话中展现出比 mrcp 更省资源、更易控制的显著优势，尤其是其采用 tcp 控制信令、udp 传输音频数据的独特设计，更是让它脱颖而出。
从资源占用层面剖析，mrcp 的设计初衷主要聚焦
最早使用链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/WPDfYX2kzKlcI-VH4IcHsA
下载：
http://nway.com.cn/uploads/2025/02/051011153486.zip
版本说明： FreeSWITCH1.4.26 CentOS7.9 x86_64
部署模块：
将da.conf.xml置于如：/usr/local/freeswitch/conf/autoload_configs/ 下
将 mod_da.so 置于如：/usr/local/freeswitch/mod/ 下
如果需要freeswitch启动时
前提：
本文所讨论的“自研”是指核心代码自我开发覆盖率达到 20% 以上 的开发工作。完全从零开始开发一个复杂系统既不现实，也毫无必要，更重要的是，绝大多数公司承担不起这样的成本。开源社区中已经有许多成熟的优秀产品，完全可以在此基础上进行定制和扩展。
本文将以 开源软交换 为例，不讨论那些以简单的增删改查（CRUD）为核心的系统。同时，我们的目标人群是 中小型私有企业，而非超大型公司。对于后者，尽管可能也会遇到类似问题，但其规范的决策流程和资源管理能力使得问题更多源于高层决策，而不会让公司陷入生存危机。
问题：
这
nacd为客服排队-使用说明（四）
nacd为客服排队、客户自有数据库进行注册和DID外呼和接入(三)-号码直接拨入拨出
nacd为客服排队、为线路寻求最佳路由、为目标地址CPS控制流量(二)通过队列，寻找能接通的线路
nacd为客服排队、客户自有数据库进行注册和DID外呼和接入、为线路寻求最佳路由、为目标地址CPS控制流量(一)
以上是前边发出的有关nacd相关的一些介绍，现在我们分享其基于FreeSWITCH的模块，当然，这部分也有OpenSIPS和Kamailio的对应的实现。
理论上nacd在FreeSWTICH中可以替代其管理
我们在前文《大模型中的小模型实现电话智能客服(视频讲解）》中，讲述了当前我们使用大模型来深化业务、收敛边界、更多智能、更强智慧地在语音业务中使用大模型，当然音视频自始一直是虽分家，但是又不得不在一起的状态，所以遇到运算量大、响应处理复杂的一些场景，就需要进一步改进音视频的对接方式。 MRCP在其中可能是一个方式，但是MRCP它的出发点一直是针对于音频资源的管理和控制。当然有些场景使用它也是适用的，但是在越来越多的ASR/TTS的实现上，MRCP反而是一个很大的问题。
就好比我们在多年前《视频电话语音交互、按键交互》中所看到的，需要对
序：
因为有人问我，在实时通话中进行说话人识别可行不可行？先说结论，可行的因素是机器好、并发少、要求不高、算法尽可能简单。反之，则是不可行的。
在电话通信广泛普及的今天，实时通话中的说话人识别成为了一个极具研究价值的课题。电话作为一种重要的通信手段，承载着大量的信息交互，从个人隐私的保护到商业机密的安全，从公共安全的维护到客户服务的精准化，在实时通话中准确识别说话人有着至关重要的意义。
电话
前言
在 FreeSWITCH 中，实现排队功能通常采用 mod_callcenter 或 mod_fifo 等模块。我们在早期也使用过这些模块，但发现它们在某些场景下的表现不够理想，因此开始不断优化和改进自己的实现。最初，我们在使用如 Dialogic、东进、三汇等硬件板卡实现排队系统，后来逐步使用 C/C++ 结合 FreeSWITCH 的 ESL 进行开发（包括 inbound 和 outbound）。最终，我们在 fsgui 中结合系统数据库实现了业务接口，推出了 mod_nwayacd 模块，并发布了开源版本。然而，mod_nwayacd 有一些局限