Off-grid LLM over Radio
Eine Plattform, die große Sprachmodelle (LLMs) mit Meshtastic-Mesh-Kommunikationsnetzwerken integriert, um netzunabhängige KI-Interaktionen und automatisierte Aufgabenausführung über Funkkommunikation zu ermöglichen.
https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 18, 2024
Was ist Off-grid LLM over Radio
Off-grid LLM über Radio ist eine innovative Lösung, die die Lücke zwischen KI-Sprachmodellen und Mesh-Netzwerkkommunikation schließt, wenn die traditionelle Internetverbindung nicht verfügbar ist. Basierend auf dem Meshtastic-Protokoll ermöglicht diese Plattform Benutzern die Interaktion mit LLMs über Funkgeräte, wodurch KI-Unterstützung in abgelegenen oder getrennten Umgebungen zugänglich wird. Das System unterstützt sowohl allgemeine Konversationsinteraktionen als auch spezifische Aufgaben wie Notrufdienste und Sensorabfragedaten, während es gleichzeitig die Nachrichtenhistorie für kontextbewusste Antworten aufrechterhält.
Hauptfunktionen von Off-grid LLM over Radio
Off-Grid-LLM über Radio ist eine Plattform, die große Sprachmodelle mit Meshtastic-Mesh-Kommunikationsnetzwerken integriert und KI-Interaktionen in Gebieten ohne Internetverbindung ermöglicht. Das System ermöglicht bidirektionale Kommunikation, automatisierte Antworten und Aufgabenexecution über Funknetzwerke, während es die Nachrichtenhistorie und Kontextbewusstsein beibehält, was es besonders wertvoll für abgelegene oder Notfallsituationen macht.
Mesh-Netzwerkintegration: Verbindet sich nahtlos mit dem Meshtastic-Mesh-Kommunikationsnetzwerk für verteilte Abdeckung und zuverlässige Nachrichtenübertragung
Automatisiertes Nachrichtenmanagement: Verarbeitet automatisches Chunking von Nachrichten für lange Antworten, die 200 Zeichen überschreiten, und hält die Nachrichtenhistorie für kontextbewusste Interaktionen aufrecht
Tool-Execution-Framework: Ermöglicht es dem LLM, spezifische Aufgaben wie Notrufdienste und Sensorabfragen über definierte Werkzeuge und Befehle auszuführen
Knotenspezifische Informationsverarbeitung: Verfolgt und integriert gerätespezifische Daten wie Batteriestände, Standort und letzte Hörzeit für ein verbessertes Kontextbewusstsein
Anwendungsfälle von Off-grid LLM over Radio
Notfallreaktion: Bietet automatisierten Zugang zu Notdiensten und Koordination in Gebieten mit eingeschränkter oder keiner Mobilfunkabdeckung
Remote-Feldoperationen: Unterstützt Teams, die in abgelegenen Orten arbeiten, mit KI-unterstützter Entscheidungsfindung und Kommunikationsfähigkeiten
Katastrophenhilfe: Ermöglicht Kommunikation und KI-Unterstützung während Naturkatastrophen, wenn die traditionelle Infrastruktur beeinträchtigt ist
Off-Grid-Forschung: Unterstützt wissenschaftliche Expeditionen und Forschungsteams in abgelegenen Orten mit KI-gestützter Analyse und Kommunikation
Vorteile
Funktioniert ohne Internetverbindung
Skalierbare Mesh-Netzwerkabdeckung
Integration mit mehreren Gerätetypen und Schnittstellen
Nachteile
Begrenzt durch Funkbandbreite und Reichweite
Leistungsbeschränkungen bei kleineren LLM-Modellen
Derzeit eingeschränkte Werkzeugfunktionalität
Wie verwendet man Off-grid LLM over Radio
Installieren Sie die Voraussetzungen: Installieren Sie Python 3.8+, die Meshtastic-Python-Bibliothek, das Ollama-LLM-Python-SDK und die PubSub-Bibliothek mit pip install -r requirements.txt
Hardware einrichten: Verbinden Sie Ihr Meshtastic-Funkgerät über USB mit Ihrem Computer oder konfigurieren Sie es für den TCP-Netzwerkzugang
Repository klonen: Klonen Sie das radio-llm-Repository von GitHub (https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm)
Schnittstelle konfigurieren: Wählen und konfigurieren Sie die geeignete Schnittstelle im Code - entweder Serial (USB), TCP (Netzwerk) oder BLE (Bluetooth) Verbindung zu Ihrem Meshtastic-Gerät
Ollama-Modell einrichten: Installieren Sie Ihr bevorzugtes LLM-Modell in Ollama und aktualisieren Sie den Modellnamen in der Datei model/config.yaml
Plattform ausführen: Führen Sie das Hauptskript aus, um die LLM-Radio-Integrationsplattform zu starten
Mit LLM interagieren: Senden Sie Nachrichten über das Meshtastic-Mesh-Netzwerk, entweder mit normalen Nachrichten oder dem Befehl '/tool your_message', um die Werkzeugfunktionalität zu aktivieren
Optional: Benutzerdefinierte Werkzeuge hinzufügen: Erstellen Sie benutzerdefinierte Werkzeuge, indem Sie sie in model/tool_handler.py definieren, in model/tool_registry.py registrieren und in config.yaml beschreiben
Off-grid LLM over Radio FAQs
Radio-LLM ist eine Plattform, die große Sprachmodelle (LLMs) mit Meshtastic-Mesh-Kommunikationsnetzwerken integriert, sodass Benutzer über Funk mit einem LLM interagieren können, um automatisierte Antworten zu erhalten und Aufgaben wie das Anrufen von Notdiensten oder das Abrufen von Sensordaten auszuführen.
Off-grid LLM over Radio Video
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Beliebte KI-Tools wie Off-grid LLM over Radio
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