Radio-LLMを設定するための技術的要件は何ですか？

主な要件には、Python 3.8以上、Meshtastic Pythonライブラリ、Ollama LLM Python SDK、およびPubSubライブラリが含まれます。また、USB経由で接続されたMeshtasticデバイスまたはTCPアクセス用に設定されたデバイスが必要です。

Radio-LLMでのメッセージ送信はどのように機能しますか？

システムはMeshtasticネットワーク上の受信メッセージをリスニングし、それらをLLMを通じて処理し、応答を返します。200文字を超えるメッセージは自動的に分割されて送信されます。ユーザーは通常のメッセージを送信するか、特定のタスクのために'/tool'コマンドを使用できます。

Radio-LLMは追加のツールでカスタマイズできますか？

はい、ユーザーはtool_handler.pyで定義し、tool_registry.pyで登録し、config.yamlで説明することによってカスタムツールを追加できます。現在、デモの緊急サービスツールが含まれており、今後のリリースに向けてさらに多くのツールが計画されています。

Radio-LLMはどのような種類のインターフェースをサポートしていますか？

Radio-LLMは、TCP（ローカルネットワークに接続されたノード用）、BLE（Bluetooth Low Energy）、およびシリアルインターフェース（USB経由でコンピュータに直接接続されたデバイス用）など、複数のインターフェースをサポートしています。

Radio-LLMは応答にどのようなノード特有の情報を含めることができますか？

システムは、ノードID、バッテリーレベル、位置（緯度、経度、高度）、および最後に聞いた時間などの情報を応答に含め、コンテキストに応じた会話を可能にします。

Off-grid LLM over Radio

WebsiteFreeAI Chatbot Multi-purpose Tools

オフグリッドAIインタラクションとラジオ通信を通じた自動タスク実行を可能にするために、大規模言語モデル（LLM）とMeshtasticメッシュ通信ネットワークを統合するプラットフォームです

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https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm?ref=aipure&utm_source=aipure

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製品情報

更新日:2024年12月18日

Off-grid LLM over Radioとは

オフグリッドLLMオーバーラジオは、従来のインターネット接続が利用できないときに、AI言語モデルとメッシュネットワーク通信のギャップを埋める革新的なソリューションです。Meshtasticプロトコルに基づいて構築されたこのプラットフォームは、ユーザーがラジオデバイスを介してLLMと対話できるようにし、遠隔または切断された環境でAI支援を利用可能にします。このシステムは、一般的な会話インタラクションと緊急サービス呼び出しやセンサーデータ取得などの特定のタスク実行機能の両方をサポートし、すべてのメッセージ履歴を保持してコンテキスト対応の応答を提供します。

Off-grid LLM over Radioの主な機能

オフグリッドLLMはラジオを介したプラットフォームで、大規模言語モデルをMeshtasticメッシュ通信ネットワークと統合し、インターネット接続のない地域でのAIインタラクションを可能にします。このシステムは双方向通信、自動応答、ラジオネットワークを通じたタスク実行を可能にし、メッセージ履歴とコンテキスト認識を維持し、特に遠隔地や緊急時に価値があります。

メッシュネットワーク統合: 分散カバレッジと信頼性のあるメッセージ送信のためにMeshtasticメッシュ通信ネットワークとシームレスに接続します

自動メッセージ管理: 200文字を超える長い応答のための自動メッセージチャンク処理を行い、コンテキスト認識のインタラクションのためにメッセージ履歴を維持します

ツール実行フレームワーク: 定義されたツールとコマンドを通じて、緊急サービスの呼び出しやセンサーデータの取得などの特定のタスクをLLMが実行できるようにします

ノード特有の情報処理: バッテリーレベル、位置、最後に聞いた時間などのデバイス特有のデータを追跡し、コンテキスト認識を向上させます

Off-grid LLM over Radioのユースケース

緊急対応: 限られたまたは携帯電話のカバレッジがない地域で自動緊急サービスアクセスと調整を提供します

遠隔フィールドオペレーション: AI支援の意思決定と通信機能を持つ遠隔地で作業するチームをサポートします

災害復旧: 従来のインフラが損なわれた自然災害時に通信とAI支援を可能にします

オフグリッド研究: AI駆動の分析と通信を通じて、遠隔地での科学探検や研究チームを支援します

メリット

インターネット接続なしで機能する

スケーラブルなメッシュネットワークカバレッジ

複数のデバイスタイプとインターフェースとの統合

デメリット

ラジオの帯域幅と範囲に制限される

小型LLMモデルでのパフォーマンス制約

現在のツール機能が制限されている

Off-grid LLM over Radioの使い方

前提条件のインストール: Python 3.8+、Meshtastic Pythonライブラリ、Ollama LLM Python SDK、PubSubライブラリをpip install -r requirements.txtを使用してインストールします

ハードウェアの設定: MeshtasticラジオデバイスをUSB経由でコンピュータに接続するか、TCPネットワークアクセスのために設定します

リポジトリのクローン: GitHubからradio-llmリポジトリをクローンします (https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm)

インターフェースの設定: コード内で適切なインターフェースを選択して設定します - Meshtasticデバイスへのシリアル（USB）、TCP（ネットワーク）、またはBLE（Bluetooth）接続のいずれか

Ollamaモデルの設定: Ollamaに好みのLLMモデルをインストールし、model/config.yamlファイル内のモデル名を更新します

プラットフォームの実行: メインスクリプトを実行してLLM-ラジオ統合プラットフォームを開始します

LLMとの対話: 通常のメッセージまたは'/tool your_message'コマンドを使用してMeshtasticメッシュネットワークを介してメッセージを送信し、ツール機能を有効にします

オプション: カスタムツールの追加: model/tool_handler.pyに定義し、model/tool_registry.pyに登録し、config.yamlに記述することでカスタムツールを作成します

Off-grid LLM over Radioのよくある質問

Radio-LLMは、大規模言語モデル（LLM）とMeshtasticメッシュ通信ネットワークを統合したプラットフォームで、ユーザーがラジオを介してLLMと対話し、自動応答を得たり、緊急サービスに電話をかけたり、センサー情報を取得するなどのタスクを実行できるようにします。

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