Yandex SpeechSense — ИИ-аналитика диалогов в контакт-центрах

Что это

Yandex SpeechSense — сервис Yandex Cloud для анализа голосовых и текстовых диалогов. Он помогает находить нужные разговоры, классифицировать обращения и извлекать из них структурированные результаты для контроля качества и управленческой аналитики.

В 2026 году в сервисе появились готовые отраслевые и сценарные шаблоны, а также дерево смыслов для сегментации обращений. AI-ассистенты можно подключать к аудиодиалогам и чатам.

Официальная страница: yandex.cloud/ru/services/speechsense

Содержание

1. Возможности SpeechSense
2. Подключение чата и AI-ассистента
3. Как проверить результат
4. Поиск и получение данных через API
5. Тарифы и ограничения
6. Полезные сценарии
7. Официальные ссылки

Возможности SpeechSense

В официальном руководстве от 31 августа 2026 года при создании ассистента показан выбор модели YandexGPT 5.1 Pro. Доступный набор моделей может меняться, поэтому перед внедрением его следует проверять непосредственно в интерфейсе SpeechSense.

Подключение чата и AI-ассистента

Для базового сценария понадобятся аккаунт Yandex Cloud, платёжный аккаунт в статусе ACTIVE или TRIAL_ACTIVE и сервисный аккаунт с API-ключом.

1. Подготовьте доступ

1. Создайте сервисный аккаунт в Identity and Access Management.
2. Выпустите для него API-ключ с областью действия yc.speech-sense.use.
3. Сохраните секретную часть ключа сразу после создания: после закрытия окна она больше не отображается.

2. Создайте пространство и подключение

1. Откройте SpeechSense и создайте пространство.
2. Привяжите к нему платёжный аккаунт.
3. Добавьте сервисный аккаунт в пространство с ролью Data editor, если он будет загружать данные.
4. На вкладке подключений создайте подключение с типом данных «Чат».
5. Скопируйте идентификатор подключения: он понадобится при загрузке сообщений через API.

3. Создайте проект

1. В нужном пространстве нажмите «Создать проект».
2. Добавьте к проекту подготовленное подключение.
3. После создания сохраните идентификатор проекта для последующих API-запросов.

4. Настройте AI-ассистента

1. Откройте проект и перейдите на вкладку «Ассистенты».
2. Создайте ассистента и сформулируйте точную инструкцию: что определить или извлечь из разговора.
3. Добавьте поля результата, указав для каждого название, описание и тип.
4. Выберите доступную модель.
5. Включите использование ассистента и сохраните настройки.

Чем уже задача ассистента и точнее описаны допустимые результаты, тем проще проверить качество классификации на контрольной выборке.

Формат текстового диалога

В официальном руководстве по работе с AI-ассистентом чат передаётся как массив messages. Каждое сообщение содержит идентификатор участника, текст и временную метку:

{
  "messages": [
    {
      "user_id": 145,
      "text": "Здравствуйте, есть ли у вас экскурсионные туры?",
      "timestamp": "2025-12-01T12:34:19+03:00"
    },
    {
      "user_id": 24,
      "text": "Здравствуйте, Михаил. Да, есть экскурсионные туры в Европу и Азию. Какое направление вас интересует?",
      "timestamp": "2025-12-01T12:35:45+03:00"
    }
  ]
}

Метаданные разговора передаются отдельно. Их состав зависит от схемы подключения.

Для загрузки текста используйте метод UploadText через gRPC. Полный пример на Python, включая авторизацию API-ключом, метаданные и JSON с сообщениями, приведён в официальном руководстве.

Как проверить результат

Минимальная проверка после настройки выглядит так:

1. Загрузите один тестовый чат через настроенное подключение.
2. Дождитесь появления диалога в проекте.
3. Проверьте правильный порядок сообщений и авторство участников.
4. На вкладке «Диалоги» включите отображение результатов ассистентов.
5. Сравните заполненные поля с ожидаемым ответом.
6. Получите тот же диалог через Talk.Get, добавив assistants в маску результатов.
7. Сопоставьте идентификаторы ассистента и его поля со значением, возвращённым API.

Наблюдаемый признак успеха: результат ассистента отображается в интерфейсе и совпадает со значением соответствующего поля в ответе API.

Поиск и получение данных через API

SpeechSense предоставляет REST и gRPC API. В REST API поиск выполняется запросом:

POST https://rest-api.speechsense.yandexcloud.net/speechsense/v1/talks/search

Минимальный запрос с API-ключом и текстовым поиском выглядит так:

curl --request POST \
  --header "Authorization: Api-Key ${API_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --url "https://rest-api.speechsense.yandexcloud.net/speechsense/v1/talks/search" \
  --data '{
    "projectId": "<PROJECT_ID>",
    "query": {
      "text": "экскурсионные туры"
    },
    "pageSize": "100"
  }'

Подставьте идентификатор проекта вместо <PROJECT_ID>, а API-ключ передайте через секрет или переменную окружения.

Talk.Search возвращает идентификаторы найденных диалогов, их общее количество и токен следующей страницы. В запросе можно указать:

• organizationId, spaceId, connectionId или projectId;
• фильтры по пользовательским и системным метаданным;
• полнотекстовый запрос в поле query.text;
• инверсию условия совпадения через query.inverse;
• номер канала;
• сортировку и постраничную выдачу.

Размер страницы составляет от 1 до 1000 записей, значение по умолчанию — 100.

Чтобы получить содержимое диалога и результаты ассистента, используйте Talk.Get. Для чтения результатов AI-ассистента включите путь assistants в resultsMask. Идентификаторы ассистентов и их полей можно предварительно получить методом Assistants.List.

Тарифы и ограничения

SpeechSense тарифицирует обработку текстовых диалогов по количеству символов. Для чат-сценария в официальном руководстве к платным ресурсам отнесены количество символов в каждом текстовом диалоге и анализ диалогов с помощью AI-ассистента.

Условия обработки аудиодиалогов, конкретные ставки, правила округления и доступные варианты оплаты могут меняться. Перед расчётом бюджета проверьте актуальную страницу тарификации и выбранный регион в Yandex Cloud.

Квоты и технические лимиты также следует проверять перед массовой загрузкой данных. Yandex Cloud разделяет их на два типа:

• квоты — организационные ограничения, которые в некоторых случаях можно увеличить через поддержку;
• лимиты — технические ограничения сервиса, которые изменить нельзя.

Не проектируйте промышленную интеграцию на основании старых числовых значений: проверьте действующие ограничения в документации, консоли и при необходимости у поддержки Yandex Cloud.

Полезные сценарии

Контроль качества контакт-центра

Задача: проверить, соблюдает ли оператор требования к разговору.

Исходные данные: записи звонков или чаты, критерии оценки и контрольная выборка с ручной разметкой.

Действие: настройте классификацию или AI-ассистента для проверки обязательных элементов разговора, затем сравните автоматические результаты с ручной оценкой.

Результат: руководитель получает выборку диалогов и поля оценки вместо сплошного ручного прослушивания.

Ограничение: качество зависит от формулировки критериев и тестовой выборки. Автоматическую оценку нельзя считать доказанной без проверки на реальных диалогах компании.

Поиск повторяющихся причин обращений

Задача: понять, какие проблемы клиентов встречаются чаще всего.

Исходные данные: репрезентативная выборка диалогов за выбранный период и метаданные, по которым можно разделить обращения.

Действие: используйте дерево смыслов или классификацию по заданным темам, затем сопоставьте сегменты с операционными показателями.

Результат: видны частые темы, слепые зоны и связи между причинами обращений и бизнес-метриками.

Ограничение: небольшая или смещённая выборка может дать неверную картину. Выводы нужно проверять на достаточном объёме данных.

Извлечение структурированных фактов из чатов

Задача: получить из переписки тему обращения, итог разговора или другое поле для CRM и отчётов.

Исходные данные: чат с авторами и временными метками, проект SpeechSense и схема полей результата.

Действие: подключите AI-ассистента, задайте инструкцию и загрузите чат через API.

Результат: значение отображается в интерфейсе и доступно через Talk.Get для последующей интеграции.

Ограничение: свободные формулировки могут давать неоднородные ответы. Для автоматизации полезно ограничить допустимые значения и отдельно обрабатывать отсутствие уверенного результата.

Анализ продаж и поддержки по готовому шаблону

Задача: быстро получить первичный отчёт без длительной ручной настройки.

Исходные данные: выборка диалогов и подходящий отраслевой или сценарный шаблон.

Действие: выберите шаблон для продаж, поддержки, HR или доступной индустрии и проверьте сформированные показатели на исходных разговорах.

Результат: выбранный шаблон автоматически формирует отчёт; нейроаналитик анализирует выборку, выявляет закономерности, показывает слабые места и формирует рекомендации. Он также может построить диаграммы по запросу.

Ограничение: шаблон отражает типовой сценарий. Специфические регламенты, словарь и показатели компании потребуют дополнительной настройки и проверки.

Официальные ссылки

• Страница сервиса
• Документация SpeechSense
• Работа с AI-ассистентом
• Справочник REST API: Talk.Search
• Тарифы
• Отраслевые шаблоны и дерево смыслов
• Квоты и лимиты Yandex Cloud — общие правила; значения проверяйте для своего региона и облака

По теме

SpeechSense подходит для задач, где аудиодиалоги и переписку нужно анализировать, классифицировать и связывать с операционными показателями. Перед промышленным внедрением стоит проверить качество на собственной размеченной выборке и уточнить действующие тарифы и ограничения.

Следующий шаг

Yandex Cloud: карта сервисов под ИИ-проект — чтобы понять, из каких сервисов можно собрать ИИ-контур в Yandex Cloud.

Если вы планируете связать речевую аналитику с контакт-центром, CRM или внутренней системой контроля качества, заранее определите критерии оценки и контрольную выборку.

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov