CallLens

Chiamate di vendita trascritte, valutate da un LLM e ricercabili per significato

Ogni chiamata di vendita trascritta, valutata e ricercabile. CallLens ingerisce una chiamata tramite webhook firmato, la trascrive con diarizzazione, valuta ogni venditore contro una scorecard configurabile con un LLM a output strutturato, costruisce embeddings per ricerca semantica e serve il tutto attraverso un cabinet di analytics su Cube. Zero GPU. Singolo server Hetzner.

Settore: IA · SaaS
Tecnologie: Symfony 7.4 · PostgreSQL 17 · Next.js 15 · Cube

In numeri

GPU Richieste: 0
Dimensioni Vettore: 1024
Stadi Pipeline: 5
Costo Infra/mese: ≈€60

01 — Sul Progetto

Sales Coaching che Legge Davvero le Chiamate

La maggior parte dei team di vendita registra le chiamate. Quasi nessuno le valuta in modo consistente — i manager non hanno le ore, e le scorecard non si applicano da sole. CallLens automatizza la lettura: ogni chiamata ingerita, ogni venditore valutato, ogni obiezione ricercabile.

L'abbiamo costruito sul principio cheap-by-design: tutto il lavoro pesante di IA passa per API HTTP esterne (Deepgram per STT, OpenAI per scoring + embeddings), nessuna GPU necessaria, un singolo server dedicato Hetzner basta. Interfacce indipendenti dal provider permettono di cambiare o self-hostare in seguito senza toccare la logica di business.

02 — La Sfida

Valutare chiamate di vendita in modo affidabile con un LLM che non allucina mai una citazione di prova, persistere embeddings 1024-dim su ogni intervento per ricerca semantica su scala, dare ai manager un cabinet di analytics su Cube — e fare tutto questo su un singolo server Hetzner con uno stack Docker e senza GPU.

03 — La Soluzione

Symfony 7.4 + PHP 8.5 supportato da PostgreSQL 17 + pgvector (HNSW), API Platform che genera OpenAPI 3.1, una pipeline Messenger che porta ogni chiamata attraverso gli stati transcribe → score → embed (idempotente, riprovabile), Cube come layer semantico di analytics e un cabinet Next.js 15 sopra. Lo scorer impone output JSON strutturato e valida che ogni citazione di prova appaia nel trascritto reale.

04 — Caratteristiche Chiave

Costruito per il Sales Manager

01
Webhook + Upload Manuale
Webhook firmati HMAC da qualsiasi telefonia/CRM (Twilio, Binotel, Ringostat, Bitrix24) più upload manuale via REST. Idempotente per tenant + ID esterno della chiamata.
02
Trascrizione con Diarizzazione
Deepgram per STT con etichettatura per canale per audio dual-channel e diarizzazione del provider per mono. Tempi delle parole persistiti su ogni intervento.
03
Scoring LLM con Prove
Scoring per criterio con schema JSON rigido, una citazione di prova per punteggio, e la citazione validata per apparire nel trascritto. Niente scoring a sensazione.
04
Ricerca Semantica
Embeddings pgvector 1024-dim su ogni intervento, indice HNSW, ANN scoped per tenant. Chiedi 'dove il venditore ha gestito le obiezioni' e ottieni i momenti reali.
05
Analytics Cube
Dashboard pre-aggregati su Postgres — score medio per agente, trend nel tempo, top obiezioni, distribuzione punteggi. Niente secondo motore di ricerca per i report.
06
Ritenzione Audio Configurabile
keep, delete-after-processing o delete-after-N-days, per tenant. Lo scheduler gira di notte; trascritti e score restano anche dopo che l'audio è stato eliminato.

05 — Screenshot

Guardalo in Azione

CallLens — Versione Mobile — Versione Mobile

06 — Tecnologia

Sotto il Cofano

Singolo stack Docker, singola macchina Hetzner, singolo Postgres. Tutto il lavoro pesante di IA passa per API esterne dietro interfacce strette — cambia provider in una riga di config, o passa a GPU self-hosted dopo, quando la curva dei costi si incrocia (~215k minuti audio/mese).

Symfony 7.4: API PHP 8.5 + Workflow
PostgreSQL 17: + pgvector (HNSW)
Next.js 15: Landing + docs + cabinet
Cube: Analytics su Postgres

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