Глоссарий ключевых сущностей

Короткое описание

Этот глоссарий собирает определения основных понятий Whisperer — от сессии созвона до базы знаний и тарифов. Он нужен, чтобы остальная документация читалась без догадок: встретив термин в любой статье, вы найдёте здесь его точное значение.

Это справочная (reference) страница. Вместо пошаговой инструкции в ней приведён раздел «Как сущности связаны» — он показывает, как понятия складываются в единый рабочий поток продукта.

Когда использовать

Вы впервые читаете документацию и хотите свериться с терминами.
В другой статье встретился незнакомый термин (например, «no-logs» или «роль модели»).
Вы настраиваете промпты, базу знаний или подписку и хотите понимать границы понятий.

Термины

Сессия (Session) — один сеанс работы ассистента на созвоне. Имеет жизненный цикл: старт (session.start) → запись аудио → вопросы и ответы → завершение с сохранением данных. К сессии привязаны стенограмма, заданные вопросы и ответы модели. Сессия — единица учёта минут и основа истории в кабинете.

Сегмент стенограммы (Segment) — фрагмент распознанной речи, который Whisperer формирует на лету из потокового аудио. Каждый сегмент помечен говорящим и временем. Из сегментов складывается полная стенограмма сессии, отображаемая бегущей строкой в клиенте и сохраняемая в истории (кроме режима no-logs).

Спикер ([Я] / [Собеседник]) — метка говорящего в стенограмме. [Я] — ваш голос с микрофона, [Собеседник] — голос из системного звука (то, что звучит в наушниках/динамиках). Разметка возможна потому, что клиент захватывает два независимых источника звука и помечает каждый фрагмент аудио меткой говорящего.

Mind-map (узел: topic / action_item / decision) — карта встречи, которую Whisperer извлекает после сессии. Узлы (MeetingMapNode) бывают трёх типов: topic (обсуждённая тема), action_item (задача к исполнению), decision (принятое решение). В кабинете карту можно визуализировать и дообогатить (enrich-mindmap).

Промпт-шаблон (ролевой промпт) — заготовка системной инструкции для модели под конкретную роль. Задаётся вами в Prompt Studio и встраивается в системный промпт перед пользовательским контекстом и блоком из базы знаний.

Роль модели — назначение, под которое подбирается LLM. В Whisperer семь ролей: responses (обычные чат-ответы), coding (код), vision (скриншоты и изображения), system_design (структурный ответ с диаграммами Mermaid), generation (генерация и обогащение mind-map), transcription (распознавание речи, Whisper), embedding (векторизация текста для RAG). Для каждой роли можно задать свою модель.

База знаний / Заметка (Note) — ваше личное хранилище знаний в кабинете. Заметка содержит заголовок, текст в Markdown и теги. Wiki-ссылки вида [[...]] связывают заметки в граф (соседи, кратчайший путь, центральность). База знаний хранится до тех пор, пока вы её не удалите.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — механика, при которой ответ модели дополняется фактами из вашей базы знаний. Заметки режутся на чанки (~512 токенов, overlap 64), превращаются в эмбеддинги, хранятся в векторной базе данных; на каждый запрос система косинусным поиском находит top-k релевантных фрагментов и вставляет их в промпт. Так подсказки опираются на ваши материалы, а не только на общие знания модели.

Пользовательский контекст — произвольные данные, которые вы заранее даёте ассистенту (например, описание роли, продукта, резюме). Задаётся в профиле и влияет на тон и глубину ответов во всех сессиях.

Подписка / Тариф (Plan) — уровень доступа к продукту: Free, Start, Pro, Max. Тариф определяет лимит минут, доступ к базе знаний, мульти-скриншоту, режиму System Design и frontier-моделям. Ядро продукта (сессии, база знаний) требует активной платной подписки.

Квота минут — лимит времени распознавания в рамках тарифа. На Free это 60 минут в месяц; на платных тарифах минуты безлимитны. Минуты сессии засчитываются в квоту, в том числе в режиме no-logs (отдельный счётчик no_logs_minutes_used). Квота мягкая: текущая сессия завершится, но новую начать не получится до пополнения.

No-logs (ephemeral) режим — приватный режим сессии, при котором стенограмма и ответы не записываются в базу и удаляются после завершения. Полезен для чувствительных разговоров. Важно: минуты при этом всё равно расходуются из квоты.

Frontier-модели — флагманские, самые мощные LLM (например, Claude Opus, топовые GPT и аналоги). В Whisperer они открыты только на тарифах Max.

Реферал — приглашённый вами пользователь. За каждую квалифицирующую покупку реферала (тариф Pro или Max) вы получаете вознаграждение 500 ₽; одна награда на одного приглашённого.

Промокод — код со скидкой. Два типа: percent (процентная скидка от цены) и bonus_days (бонусные дни подписки). Наценка за валютную конвертацию на скидки и бонусы не накладывается.

Как сущности связаны

Понятия Whisperer образуют единый поток — от разговора до знаний:

Вы запускаете сессию. Клиент захватывает два источника звука и помечает их спикерами [Я] / [Собеседник].
Распознавание (роль модели transcription) превращает аудио в сегменты стенограммы.
Когда вы задаёте вопрос, собирается системный промпт: промпт-шаблон выбранной роли модели → пользовательский контекст → блок RAG из вашей базы знаний.
Модель отвечает; в режиме no-logs ни стенограмма, ни ответы не сохраняются, но минуты всё равно списываются из квоты, заданной тарифом.
После сессии Whisperer извлекает mind-map (topic / action_item / decision) для итогов встречи.
Уровень доступа ко всему этому задаёт подписка; расширить или удешевить её помогают промокоды и рефералы, а frontier-модели включаются на Max.

Скриншоты

📸 [Скриншот: live-стенограмма с метками [Я] и [Собеседник]]

📸 [Скриншот: mind-map встречи с узлами topic/action_item/decision]

📸 [Скриншот: граф базы знаний, построенный по wiki-ссылкам]

Частые ошибки

Путать сессию и стенограмму. Сессия — это весь сеанс с учётом минут; стенограмма (набор сегментов) — лишь её часть.
Считать no-logs «бесплатным». Минуты в no-logs расходуются как обычно; не сохраняются только данные.
Ожидать frontier-модели на Pro. Frontier доступны только на Max.
Пытаться отдавать команды через пользовательский контекст. Контекст — это справочные факты о вас; для управления стилем ответов используйте шаблон в Prompt Studio.

Лучшие практики

Сверяйтесь с глоссарием перед настройкой промптов и ролей модели — это экономит время на отладке.
Заполняйте пользовательский контекст и базу знаний заранее: RAG подтягивает ваши факты в каждый ответ.
Используйте wiki-ссылки между заметками, чтобы граф знаний работал на поиск и навигацию.
Для чувствительных созвонов включайте no-logs, помня о расходе минут.