Off-grid LLM over Radio
一个将大型语言模型（LLMs）与Meshtastic网状通信网络集成的平台，通过无线电通信实现离网AI交互和自动化任务执行。
https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2024年12月18日
什么是 Off-grid LLM over Radio
离网LLM通过无线电是一种创新解决方案，当传统互联网连接不可用时，它弥合了AI语言模型和网状网络通信之间的差距。该平台基于Meshtastic协议构建，允许用户通过无线电设备与LLM进行交互，使AI协助在远程或断开连接的环境中变得可访问。系统支持一般的对话交互和特定任务执行能力，如紧急服务呼叫和传感器数据检索，同时保持消息历史记录以提供上下文感知响应。
Off-grid LLM over Radio 的主要功能
离网LLM通过无线电是一个将大型语言模型与Meshtastic网状通信网络集成的平台，使在没有互联网连接的地区能够进行AI互动。该系统允许双向通信、自动响应和任务执行，同时保持消息历史和上下文感知，特别适用于偏远或紧急情况。
网状网络集成: 无缝连接到Meshtastic网状通信网络，实现分布式覆盖和可靠的消息传输
自动消息管理: 处理超过200个字符的长响应的自动消息分块，并保持消息历史以进行上下文感知的互动
工具执行框架: 使LLM能够通过定义的工具和命令执行特定任务，如紧急服务呼叫和传感器数据检索
节点特定信息处理: 跟踪并整合设备特定数据，如电池水平、位置和最后听到的时间，以增强上下文感知
Off-grid LLM over Radio 的使用场景
应急响应: 在蜂窝覆盖有限或没有蜂窝覆盖的地区提供自动化的紧急服务访问和协调
远程现场操作: 支持在偏远地点工作的团队，提供AI辅助决策和通信能力
灾害恢复: 在传统基础设施受损的自然灾害期间，提供通信和AI辅助
离网研究: 协助在偏远地点进行的科学考察和研究团队，提供AI驱动的分析和通信
优点
无需互联网连接即可运行
可扩展的网状网络覆盖
与多种设备类型和接口的集成
缺点
受无线电带宽和范围的限制
小型LLM模型的性能限制
目前工具功能有限
如何使用 Off-grid LLM over Radio
安装先决条件: 使用pip install -r requirements.txt安装Python 3.8+、Meshtastic Python库、Ollama LLM Python SDK和PubSub库
设置硬件: 通过USB将您的Meshtastic无线电设备连接到计算机，或配置其TCP网络访问
克隆仓库: 从GitHub克隆radio-llm仓库 (https:\/\/github.com\/pham-tuan-binh\/radio-llm)
配置接口: 在代码中选择并配置适当的接口 - 无论是串行（USB）、TCP（网络）还是BLE（蓝牙）连接到您的Meshtastic设备
设置Ollama模型: 在Ollama中安装您首选的LLM模型，并更新model\/config.yaml文件中的模型名称
运行平台: 执行主脚本以启动LLM-无线电集成平台
与LLM交互: 通过正常消息或'\/tool your_message'命令在Meshtastic网状网络上发送消息以激活工具功能
可选：添加自定义工具: 通过在model\/tool_handler.py中定义它们，在model\/tool_registry.py中注册，并在config.yaml中描述，来创建自定义工具
Off-grid LLM over Radio 常见问题
Radio-LLM 是一个将大型语言模型（LLMs）与 Meshtastic 网状通信网络集成的平台，允许用户通过无线电与 LLM 交互以获得自动响应，并执行如呼叫紧急服务或检索传感器信息等任务。
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