Rozumiem! Budujemy **AI-asystenta technika serwisu** dostępnego przez WhatsApp, który odpowiada na pytania w języku polskim. Oto plan działania krok po kroku:

---

## **Krok 1: Integracja z WhatsApp**  
**Cel:** Stworzenie punktu dostępu do asystenta przez WhatsApp.  
**Działania:**  
1. **Wybór narzędzia do integracji:**  
   - **WhatsApp Business API** (oficjalne API dla firm)  
     * Wymaga rejestracji w [Meta for Developers](https://developers.facebook.com/).  
     * Idealne dla firm (wymaga numeru biznesowego).  
   - **Twilio WhatsApp API** (łatwiejsza alternatywa)  
     * Umożliwia szybkie wdrożenie bez bezpośredniej współpracy z Meta.  
     * [Dokumentacja Twilio](https://www.twilio.com/docs/whatsapp).  

2. **Konfiguracja bota:**  
   - Zarejestruj numer telefonu dla bota (wymagane dla WhatsApp Business API).  
   - Skonfiguruj webhooki do odbierania i wysyłania wiadomości.  

---

## **Krok 2: Przygotowanie Bazy Wiedzy**  
**Cel:** Włączenie 500 GB danych z OneDrive do systemu.  
**Działania:**  
1. **Automatyczne pobieranie danych z OneDrive:**  
   - Użyj **OneDrive API** do synchronizacji dokumentów:  
     * [OneDrive API Documentation](https://learn.microsoft.com/en-us/onedrive/developer/).  
     * Skrypt Python do cyklicznego skanowania i pobierania nowych plików.  
   - Obsługuj formaty: PDF, DOCX, TXT, obrazy (OCR).  

2. **Przetwarzanie danych:**  
   - **Dla PDF/DOCX:**  
     * Biblioteki: `PyMuPDF` (PDF), `python-docx` (DOCX).  
   - **Dla zeskanowanych dokumentów:**  
     * Narzędzia OCR: `pytesseract` (Tesseract) lub `Google Vision API`.  
   - **Ekstrakcja tekstu:** Wyciągnij treść, ignorując stop words i formatowanie.  

3. **Segmentacja wiedzy:**  
   - Podziel dokumenty na **fragmenty** (chunks) po ~500-1000 słów.  
   - Dodaj **metadane** (np. "Procedura naprawy", "Błędy klimatyzatorów").  

---

## **Krok 3: System RAG (Retrieval-Augmented Generation)**  
**Cel:** Połączenie bazy wiedzy z modelem AI.  
**Działania:**  
1. **Generowanie embeddings:**  
   - Użyj modelu do tworzenia wektorowych reprezentacji fragmentów.  
   - **MiniMax Embeddings API** (jeśli dostępne) lub **Sentence Transformers** (np. `all-MiniLM-L6-v2`).  

2. **Baza wektorowa:**  
   - Wybierz **ChromaDB** (lekka, open-source) lub **Pinecone** (chmurowa).  
   - Zapisz embeddings wraz z metadanymi.  

3. **Wyszukiwanie semantyczne:**  
   - Gdy użytkownik zadaje pytanie, przekonwertuj je na wektor.  
   - Wyszukaj najbliższe 3-5 fragmentów w bazie wektorowej.  

4. **Generowanie odpowiedzi:**  
   - Przekaż znalezione fragmenty + pytanie do **MiniMax-M1 API**.  
   - Przykładowy prompt:  
     ```  
     "Odpowiedz na pytanie użytkownika na podstawie dostarczonych informacji.  
     Pytanie: {user_query}  
     Informacje: {retrieved_chunks}  
     Odpowiedź:"  
     ```  

---

## **Krok 4: Obsługa głosu (opcjonalnie)**  
**Cel:** Dodanie funkcji voicebot.  
**Działania:**  
1. **Speech-to-Text (STT):**  
   - Użyj **Google Speech-to-Text** lub **Whisper** (open-source) do transkrypcji głosu użytkownika.  

2. **Text-to-Speech (TTS):**  
   - Wykorzystaj **Amazon Polly** lub **Google WaveNet** do generowania głosu w języku polskim.  

3. **Integracja z WhatsApp:**  
   - Wiadomości głosowe → STT → przetworzenie przez RAG → TTS → odpowiedź głosowa.  

---

## **Krok 5: Interfejs i Testy**  
**Cel:** Sprawdzenie funkcjonalności.  
**Działania:**  
1. **Przykładowe zapytania do przetestowania:**  
   - "Co oznacza kod błędu E-45?"  
   - "Jak naprawić wyciek w klimatyzatorze CoolMaster Pro?"  
   - "Gdzie szukać usterki w modelu XYZ-2024?"  

2. **Feedback od użytkowników:**  
   - Serwisanci testują bot w warunkach rzeczywistych.  
   - Zbieraj informacje o nieprecyzyjnych odpowiedziach i aktualizuj bazę wiedzy.  

---

## **Wymagania techniczne:**  
- **Języki programowania:** Python (backend), JavaScript/React (opcjonalnie frontend).  
- **Infrastruktura:**  
  * Serwer do hostowania RAG (np. AWS EC2, Azure VM).  
  * Konteneryzacja: Docker dla modułów (ingestion, RAG, API).  

---

**Co dalej?**  
1. Wybierz metodę integracji z WhatsApp (Business API vs. Twilio).  
2. Przygotuj dostęp do OneDrive (dane testowe).  
3. Uruchom prototyp z 1-2 dokumentami, aby przetestować RAG.  

Pomóż mi krok po kroku! 😊