Yeta智能语音电话机器人开放平台接入指南（2）：从基础到进阶的完整实践

一、引言：为何选择Yeta开放平台？

在智能客服、电话营销、政务通知等场景中，语音交互的自动化需求日益增长。Yeta智能语音电话机器人开放平台通过提供高可用的语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）能力，帮助开发者快速构建智能外呼系统。相较于传统IVR或人工坐席，Yeta平台具备三大核心优势：

全链路智能化：支持意图识别、多轮对话、情绪分析等高级功能；
低代码接入：通过RESTful API和SDK降低开发门槛；
弹性扩展：按需调用资源，支持高并发场景。

本指南将聚焦平台接入的关键环节，结合代码示例与最佳实践，为开发者提供可落地的解决方案。

二、接入前准备：环境与权限配置

1. 账号注册与权限申请

步骤：访问Yeta开放平台官网 → 注册企业账号 → 提交开发者认证（需营业执照） → 创建应用并获取AppKey和AppSecret。
关键点：
- 确保账号权限包含“语音电话机器人”服务模块；
- 妥善保管AppKey，避免泄露导致调用异常。

2. 开发环境搭建

技术栈要求：
- 后端语言：Java/Python/Node.js（推荐Python 3.8+）；
- 依赖库：requests（Python）、okhttp（Java）；
- 测试工具：Postman或curl。
示例（Python环境初始化）：
```python
import requests
import json
import base64
from datetime import datetime

class YetaClient:
def init(self, app_key, app_secret):
self.app_key = app_key
self.app_secret = app_secret
self.base_url = “https://api.yeta.com/v1“

def _generate_auth_header(self):
    # 生成带签名的请求头（实际需按平台文档实现）
    timestamp = str(int(datetime.now().timestamp()))
    signature = base64.b64encode(
        (self.app_key + timestamp + self.app_secret).encode()
    ).decode()
    return {
        "X-App-Key": self.app_key,
        "X-Timestamp": timestamp,
        "X-Signature": signature
    }


## 三、核心API调用详解
### 1. 外呼任务创建（`/call/create`）
- **功能**：发起语音外呼，支持批量号码导入。
- **请求参数**：
  | 参数名       | 类型   | 必填 | 说明                     |
  |--------------|--------|------|--------------------------|
  | `caller`     | string | 是   | 主叫号码（需平台备案）   |
  | `callees`    | array  | 是   | 被叫号码列表（最多100个）|
  | `script_id`  | string | 是   | 对话脚本ID               |
  | `callback`   | string | 否   | 状态回调URL              |
- **代码示例**：
```python
def create_call_task(client, caller, callees, script_id):
    url = f"{client.base_url}/call/create"
    headers = client._generate_auth_header()
    data = {
        "caller": caller,
        "callees": callees,
        "script_id": script_id,
        "callback": "https://your-server.com/callback"
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()

2. 对话脚本管理（`/script/update`）

关键配置：
- 意图定义：通过正则表达式或NLP模型匹配用户输入；
- 多轮对话：使用context字段维护对话状态；
- 异常处理：设置超时重试、转人工规则。

示例脚本片段：

{
"script_id": "SCR_001",
"steps": [
  {
    "step_id": "STEP_1",
    "type": "greeting",
    "tts": "您好，这里是XX客服，请问有什么可以帮您？"
  },
  {
    "step_id": "STEP_2",
    "type": "intent",
    "intent": "query_order",
    "tts": "请提供您的订单号，我将为您查询。",
    "context": {
      "expected_input": "order_number"
    }
  }
]
}

四、高级功能实现

1. 实时语音转写与关键词触发

场景：在通话中实时识别关键词（如“投诉”），触发预警机制。
实现步骤：
1. 启用stream_asr模式获取实时文本；
2. 通过WebSocket连接接收数据；
3. 在本地维护关键词库并匹配。

伪代码：

def on_asr_data(data):
  text = data["text"]
  if "投诉" in text:
      trigger_alert("检测到投诉关键词")

2. 多渠道结果同步

需求：将外呼结果同步至CRM系统。
解决方案：
- 在回调URL中接收平台推送的call_result；
- 解析JSON数据并调用CRM API。

回调数据结构：

{
"call_id": "CALL_123",
"status": "completed",
"duration": 45,
"transcript": "用户表示满意...",
"intent": "confirm_receipt"
}

五、调试与优化策略

1. 日志分析工具

必查字段：
- asr_confidence：语音识别置信度（低于0.7需优化）；
- nlu_match_rate：意图匹配成功率；
- fallback_count：转人工次数。

日志示例：

[2023-10-01 14:30:00] CALL_123: ASR置信度0.65（低），意图匹配失败

2. 性能优化技巧

减少延迟：
- 预加载TTS音频文件；
- 使用本地缓存存储常用脚本。
提升识别率：
- 针对行业术语训练自定义ASR模型；
- 在嘈杂环境中启用降噪算法。

六、安全与合规要求

数据隐私：通话内容需加密存储（AES-256），保留不超过30天；
号码管理：禁止使用未备案的虚拟号码；
频率限制：单账号每小时最多发起1000次外呼。

七、总结与展望

通过本指南，开发者已掌握Yeta开放平台的核心接入方法。未来可探索：

结合AI大模型提升对话自然度；
开发可视化脚本编辑器降低使用门槛。

Yeta平台将持续迭代API功能，建议开发者关注官方文档更新，及时适配新版本接口。

附录：

官方文档入口：https://developer.yeta.com/docs
技术支持邮箱：support@yeta.com
常见问题库：https://help.yeta.com/faq

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