Off-grid LLM over Radio
대형 언어 모델(LLM)과 Meshtastic 메시 통신 네트워크를 통합하여 오프 그리드 AI 상호작용 및 라디오 통신을 통한 자동화된 작업 실행을 가능하게 하는 플랫폼입니다.
https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Dec 18, 2024
Off-grid LLM over Radio이란?
오프 그리드 LLM 오버 라디오는 전통적인 인터넷 연결이 불가능할 때 AI 언어 모델과 메시 네트워크 통신 간의 간극을 메우는 혁신적인 솔루션입니다. Meshtastic 프로토콜을 기반으로 구축된 이 플랫폼은 사용자가 라디오 장치를 통해 LLM과 상호작용할 수 있게 하여 원격 또는 연결이 끊긴 환경에서도 AI 지원을 접근 가능하게 합니다. 이 시스템은 일반적인 대화 상호작용과 긴급 서비스 호출 및 센서 데이터 검색과 같은 특정 작업 실행 기능을 모두 지원하며, 맥락 인식 응답을 위한 메시지 기록을 유지합니다.
Off-grid LLM over Radio의 주요 기능
라디오를 통한 오프그리드 LLM은 대형 언어 모델을 Meshtastic 메쉬 통신 네트워크와 통합하여 인터넷 연결이 없는 지역에서 AI 상호작용을 가능하게 하는 플랫폼입니다. 이 시스템은 양방향 통신, 자동 응답 및 라디오 네트워크를 통한 작업 실행을 허용하며, 메시지 기록 및 맥락 인식을 유지하여 원격 또는 비상 상황에서 특히 유용합니다.
메쉬 네트워크 통합: 분산 커버리지 및 신뢰할 수 있는 메시지 전송을 위해 Meshtastic 메쉬 통신 네트워크와 원활하게 연결됩니다
자동화된 메시지 관리: 200자를 초과하는 긴 응답에 대해 자동 메시지 청크 처리를 수행하고 맥락 인식 상호작용을 위해 메시지 기록을 유지합니다
도구 실행 프레임워크: 정의된 도구 및 명령을 통해 비상 서비스 호출 및 센서 데이터 검색과 같은 특정 작업을 LLM이 실행할 수 있게 합니다
노드 특정 정보 처리: 배터리 수준, 위치 및 마지막으로 들은 시간과 같은 장치 특정 데이터를 추적하고 통합하여 향상된 맥락 인식을 제공합니다
Off-grid LLM over Radio의 사용 사례
비상 대응: 셀룰러 커버리지가 제한적이거나 없는 지역에서 자동화된 비상 서비스 접근 및 조정을 제공합니다
원격 현장 작업: AI 지원 의사 결정 및 통신 기능으로 원격 위치에서 작업하는 팀을 지원합니다
재난 복구: 전통적인 인프라가 손상된 자연 재해 중에 통신 및 AI 지원을 가능하게 합니다
오프그리드 연구: AI 기반 분석 및 통신으로 원격 위치에서 과학 탐사 및 연구 팀을 지원합니다
장점
인터넷 연결 없이 작동함
확장 가능한 메쉬 네트워크 커버리지
다양한 장치 유형 및 인터페이스와의 통합
단점
라디오 대역폭 및 범위에 의해 제한됨
더 작은 LLM 모델의 성능 제약
현재 제한된 도구 기능
Off-grid LLM over Radio 사용 방법
필수 구성 요소 설치: Python 3.8+, Meshtastic Python 라이브러리, Ollama LLM Python SDK 및 PubSub 라이브러리를 pip install -r requirements.txt를 사용하여 설치합니다.
하드웨어 설정: Meshtastic 라디오 장치를 USB를 통해 컴퓨터에 연결하거나 TCP 네트워크 액세스를 위해 구성합니다.
저장소 복제: GitHub에서 radio-llm 저장소를 복제합니다 (https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm)
인터페이스 구성: 코드에서 적절한 인터페이스를 선택하고 구성합니다 - Meshtastic 장치에 대한 Serial (USB), TCP (네트워크) 또는 BLE (Bluetooth) 연결 중 하나입니다.
Ollama 모델 설정: Ollama에 선호하는 LLM 모델을 설치하고 model/config.yaml 파일에서 모델 이름을 업데이트합니다.
플랫폼 실행: LLM-라디오 통합 플랫폼을 시작하기 위해 메인 스크립트를 실행합니다.
LLM과 상호작용: 정상 메시지 또는 '/tool your_message' 명령을 사용하여 도구 기능을 활성화하면서 Meshtastic 메시 네트워크를 통해 메시지를 전송합니다.
선택 사항: 맞춤형 도구 추가: model/tool_handler.py에 정의하고 model/tool_registry.py에 등록하며 config.yaml에 설명하여 맞춤형 도구를 생성합니다.
Off-grid LLM over Radio 자주 묻는 질문
Radio-LLM은 대형 언어 모델(LLM)을 Meshtastic 메시 통신 네트워크와 통합하는 플랫폼으로, 사용자가 라디오를 통해 LLM과 상호작용하여 자동 응답을 받고 긴급 서비스 호출이나 센서 정보 검색과 같은 작업을 수행할 수 있게 합니다.
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