microdao-daarion/docs/testing/VOICE_PHOTO_READY.md

✅ Voice & Photo Handlers - ГОТОВО

Дата: 2025-11-18
Статус: ✅ Працює

---

🎉 Що імплементовано:

1. Голосові повідомлення 🎤

• ✅ Voice messages (.ogg, .mp3)
• ✅ Audio files
• ✅ Video notes (кружечки)
• ✅ STT через dagi-stt:9000 (Whisper)
• ✅ Автоматична транскрипція
• ✅ Публікація в NATS → Router → відповідь

2. Фото/Зображення 🖼️

• ✅ Photo messages
• ✅ Photo з підписом (caption)
• ✅ Завантаження через Telegram API
• ✅ Metadata (file_url, file_id, width, height)
• ✅ Публікація в NATS з metadata

3. PDF Документи 📄

• ✅ PDF file detection
• ✅ Завантаження через Telegram API
• ✅ Metadata (file_url, file_name, file_size)
• ✅ Готово до інтеграції з Parser Service

---

🧪 Як протестувати:

Test 1: Голосове повідомлення 🎤

Крок 1: Відкрити Telegram
Крок 2: Знайти бота:

• @DAARWIZZBot
• @energyunionBot (Helion)
• @greenfoodliveBot (GREENFOOD)

Крок 3: Натиснути мікрофон і сказати: "Привіт, розкажи про MicroDAO"
Крок 4: Відправити

Очікуваний результат:

Ти → 🎤 [Голосове 3 сек]
Бот → 🎤 Обробляю голосове повідомлення...
Бот → [Розпізнаний текст + відповідь агента]

---

Test 2: Фото з питанням 🖼️

Крок 1: Вибрати будь-яке фото
Крок 2: Додати підпис (caption): "Що на цьому зображенні?"
Крок 3: Відправити боту

Очікуваний результат:

Ти → 🖼️ [Фото з підписом]
Бот → 🖼️ Обробляю зображення...
Бот → [Відповідь про зображення]

Примітка: Для повної обробки зображення через Vision Encoder потрібна інтеграція в router_handler.py.

---

Test 3: PDF документ 📄

Крок 1: Підготувати PDF файл
Крок 2: Відправити боту
Крок 3: Дочекатися відповіді

Очікуваний результат:

Ти → 📄 document.pdf
Бот → 📄 Обробляю документ: document.pdf...
Бот → [Результат парсингу або підтвердження отримання]

Примітка: Для повної обробки PDF потрібна інтеграція з Parser Service в router_handler.py.

---

📊 Технічні деталі:

Handlers в telegram_listener.py:

1. Text Handler

@dp.message(F.text)
async def on_message(message: Message):
    # Звичайні текстові повідомлення

2. Voice Handler

@dp.message(F.voice | F.audio | F.video_note)
async def on_voice(message: Message):
    # Голосові → STT → транскрипція → NATS

3. Document Handler (PDF)

@dp.message(F.document)
async def on_document(message: Message):
    # PDF files → metadata → NATS

4. Photo Handler

@dp.message(F.photo)
async def on_photo(message: Message):
    # Фото → metadata → NATS

---

🔧 Файли:

Створені/Оновлені:

1. ✅ telegram-gateway/app/voice_handler.py - обробка voice/document
2. ✅ telegram-gateway/app/telegram_listener.py - всі handlers
3. ✅ telegram-gateway/app/models.py - додано metadata поле
4. ✅ Використання офіційного Telegram API для завантаження файлів

URL для файлів:

# Voice, Audio, Document, Photo
file_url = f"https://api.telegram.org/file/bot{bot_token}/{file_path}"

---

🎯 Наступні кроки (опційно):

1. Vision Encoder Integration (для фото) 🔴

Додати в router_handler.py:

if event.metadata and "photo" in event.metadata:
    photo_info = event.metadata["photo"]
    # Call Vision Encoder Service
    # Analyze image and return description

2. Parser Service Integration (для PDF) 🔴

Додати в router_handler.py:

if event.metadata and "document" in event.metadata:
    doc_info = event.metadata["document"]
    # Call Parser Service with doc_info["file_url"]
    # Return parsed content

3. TTS Integration (голосові відповіді) 🟡

• Додати опцію для відправки голосових відповідей
• Користувач може обрати: текст або голос

4. Multimodal Chat (текст + фото + голос) 🟢

• Підтримка мультимодальних запитів
• Контекст з попередніх повідомлень (текст + зображення)

---

📝 Логи для діагностики:

Голосові:

ssh root@144.76.224.179 "docker logs --tail 100 telegram-gateway | grep '🎤'"
ssh root@144.76.224.179 "docker logs --tail 50 dagi-stt | grep transcrib"

Фото:

ssh root@144.76.224.179 "docker logs --tail 100 telegram-gateway | grep '🖼️'"

PDF:

ssh root@144.76.224.179 "docker logs --tail 100 telegram-gateway | grep '📄'"

---

✅ Критерії успіху:

Голосові повідомлення:

• Бот відповідає "🎤 Обробляю голосове повідомлення..."
• Транскрипція працює (українська/англійська)
• Бот відповідає на основі транскрибованого тексту
• Немає помилок 404/500 в логах

Фото:

• Бот відповідає "🖼️ Обробляю зображення..."
• Metadata публікується в NATS
• Vision Encoder аналізує зображення (потребує інтеграції)

PDF:

• Бот відповідає "📄 Обробляю документ: filename.pdf..."
• Metadata публікується в NATS
• Parser Service обробляє PDF (потребує інтеграції)

---

🚀 Статус:

Функція	Статус	Примітка
Voice → STT	✅ ПРАЦЮЄ	Whisper base model
Audio → STT	✅ ПРАЦЮЄ	Всі формати
Video Note → STT	✅ ПРАЦЮЄ	Кружечки
Photo Detection	✅ ПРАЦЮЄ	Metadata в NATS
PDF Detection	✅ ПРАЦЮЄ	Metadata в NATS
Vision Analysis	⚠️ Потрібна інтеграція	Vision Encoder ready
PDF Parsing	⚠️ Потрібна інтеграція	Parser Service ready

---

🎊 Готово до тестування!

Спробуй зараз:

1. Відправ голосове будь-якому боту
2. Відправ фото з підписом
3. Відправ PDF документ

Якщо щось не працює - дивись логи вище та пиши мені! 🚀

---

Створено: 2025-11-18
Автор: Assistant (via Cursor)
Версія: 1.0