Qdrant - Vector Database
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Tavus如何利用Qdrant边缘技术创建对话式人工智能
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Tavus开发的CVI（对话视频接口）通过边缘检索实现自然对话，采用自托管Qdrant，减少网络延迟，将检索速度提升至20-25毫秒，确保准确性和流畅性，优化用户体验。
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关键要点
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Tavus开发了CVI（对话视频接口），实现自然对话。
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CVI能够实时读取语气、手势和屏幕上下文，提供人机交互体验。
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早期版本专注于对话质量，但未考虑检索，导致延迟和不一致性。
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Tavus希望内部化RAG，以保证性能和简化用户体验。
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人类对话容忍的延迟极小，最佳的发言间隔约为200毫秒。
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网络跳转会增加延迟，影响对话流畅性。
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Tavus实施了自托管的Qdrant，并创建了每个对话的边缘集合，消除了检索延迟。
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设计选择保持嵌入和近似最近邻查找本地化，避免了延迟。
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团队选择简单性而非调优，专注于检索质量和多模态准确性。
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通过消除网络跳转，检索时间缩短至20-25毫秒，整体对话时间保持在500-600毫秒。
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在三周内，Tavus索引了约350万点，支持用户将私有知识引入CVI。
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团队验证了架构优于微优化，消除网络跳转带来了更大的延迟收益。
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延伸问答
Tavus的CVI是什么？
CVI是Tavus开发的对话视频接口，能够实时读取语气、手势和屏幕上下文，实现自然对话。
Tavus如何减少对话中的延迟？
Tavus通过实施自托管的Qdrant和每个对话的边缘集合，消除了检索延迟，将检索时间缩短至20-25毫秒。
CVI的早期版本存在哪些问题？
早期版本专注于对话质量，但未考虑检索，导致延迟和不一致性。
Tavus在对话中如何处理多模态信息？
Tavus的CVI支持视频、音频和屏幕共享的多模态信息，确保每次对话的安全性和准确性。
Tavus的检索系统对用户体验有什么影响？
通过消除网络跳转，Tavus的检索系统使得对话流畅性提高，用户能够更自然地进行交流。
Tavus在构建CVI时的设计选择是什么？
Tavus选择将嵌入和近似最近邻查找本地化，以避免延迟，并专注于检索质量和多模态准确性。
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