基于 WebRTC 与 LangChain 的 AI 语音聊天机器人架构设计与性能优化

2. LangChain 对话状态机设计

关键状态转换逻辑：

• ASR 结果触发 IntentDetection 节点
• 通过 MemoryVectorStore 实现多轮上下文缓存
• 使用 ConversationChain 维护对话历史窗口

const chain = new ConversationChain({
  llm: new ChatOpenAI(),
  memory: new BufferMemory({ k: 5 }), // 保留最近 5 轮对话
  prompt: PromptTemplate.fromTemplate(`
    你是一个客服助手，请根据以下上下文回答问题：
    {history}
    当前问题：{input}
  `)
});

3. TTL 缓存与热更新

语音识别结果采用分层缓存策略：

const asrCache = new NodeCache({
  stdTTL: 60, // 基础缓存 60 秒
  checkperiod: 30,
  useClones: false
});

function updateCache(key: string, result: ASRResult) {
  const confidence = result.confidenceScore;
  const adaptiveTTL = confidence > 0.9 ? 120 : confidence > 0.7 ? 60 : 30;
  asrCache.set(key, result, adaptiveTTL);
}

模型热更新通过 WebSocket 推送增量参数：

ws.on('model_update', (delta: ModelDelta) => {
  llm.loadAdapter(delta.adapterPath);
  logger.info(`Model updated at ${new Date()}`);
});

性能优化实践

WebRTC QoS 调优清单

动态码率调整：

sender.setParameters({ encodings: [{ active: true, maxBitrate: 100000, scaleResolutionDownBy: 1.5 }] });

CPU 过载检测：

# 关闭保守的 CPU 检测（适合高性能设备）
chrome://flags/#disable-rtc-cpu-overuse-detection

关键参数配置：

const pc = new RTCPeerConnection({
  iceServers: [{ urls: 'stun:global.stun.twilio.com:3478' }],
  bundlePolicy: 'max-bundle',
  rtcpMuxPolicy: 'require',
  iceCandidatePoolSize: 5
});

大模型调用优化

批处理与流式混合模式实现：

async function* generateResponse(messages: Message[]) {
  // 首批快速响应
  yield await llm.generate([messages[0]]);
  // 后续批处理
  const batch = messages.slice(1);
  if (batch.length > 0) {
    const batched = await llm.generate(batch);
    for (const res of batched) {
      yield res;
    }
  }
}

避坑指南

iOS 音频采集特殊处理

激活音频会话：

try AVAudioSession.sharedInstance().setCategory(
  .playAndRecord,
  options: [.defaultToSpeaker, .allowBluetooth]
);

必须添加 Info.plist 权限声明：

<key>NSMicrophoneUsageDescription</key>
<string>需要麦克风权限进行语音交互</string>

微信小程序 WebRTC 适配

1. 使用 <live-pusher> 和 <live-player> 标签

特殊编解码配置：

wx.startRtc({ codec: 'h264', audioBitrate: 48, audioSampleRate: 16000 });

语音分段上传边界对齐

采用 VAD（语音活动检测）确定切割点：

def vad_segment(audio: np.ndarray, sample_rate: int):
    vad = webrtcvad.Vad(2)
    frame_duration = 30 # ms
    frames = split_audio(audio, sample_rate, frame_duration)
    return [(i for i, frame in enumerate(frames) if vad.is_speech(frame, sample_rate))]

开放性问题探讨

1. 模型蒸馏可行性
   如何在保持 90% 意图识别准确率的前提下，将 300M 参数的 LLM 蒸馏到 50M 以内，使其能在边缘设备运行？
2. 边缘计算部署
   若采用分布式 ASR 节点（如 AWS Wavelength），如何设计语音数据的分片加密方案，既满足 GDPR 要求又保证端到端延迟<150ms？