Off-grid LLM over Radio
一個將大型語言模型（LLMs）與Meshtastic網狀通信網絡集成的平台，通過無線電通信實現離網AI互動和自動任務執行。
https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm?ref=aipure&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2024年12月18日
什麼是 Off-grid LLM over Radio
無網LLM通過無線電是一種創新的解決方案，當傳統互聯網連接不可用時，它彌補了AI語言模型和網狀網絡通信之間的差距。基於Meshtastic協議構建，該平台允許用戶通過無線電設備與LLMs互動，使AI協助在遠程或斷開的環境中可訪問。系統支持一般對話交互和特定任務執行能力，如應急服務呼叫和傳感器數據檢索，同時保持消息歷史以提供上下文感知響應。
Off-grid LLM over Radio 的主要功能
無網格 LLM 通過無線電是一個將大型語言模型與 Meshtastic 網狀通信網絡集成的平台，使在沒有互聯網連接的地區也能進行 AI 交互。該系統允許雙向通信、自動響應和通過無線電網絡執行任務，同時保持消息歷史和上下文感知，特別適合遠程或緊急情況。
網狀網絡集成: 無縫連接到 Meshtastic 網狀通信網絡，實現分布式覆蓋和可靠的消息傳輸
自動消息管理: 處理自動消息分塊，以應對超過 200 個字符的長響應，並保持消息歷史以進行上下文感知的交互
工具執行框架: 使 LLM 能夠通過定義的工具和命令執行特定任務，如緊急服務呼叫和傳感器數據檢索
節點特定信息處理: 跟蹤並整合設備特定數據，如電池水平、位置和最後聽到的時間，以增強上下文感知
Off-grid LLM over Radio 的使用案例
緊急響應: 在蜂窩覆蓋有限或沒有蜂窩覆蓋的地區提供自動化的緊急服務接入和協調
遠程現場操作: 支持在遠程地點工作的團隊，提供 AI 辅助的決策和通信能力
災後恢復: 在自然災害期間，當傳統基礎設施受到破壞時，提供通信和 AI 協助
無網格研究: 協助在遠程地點進行的科學探險和研究團隊，提供 AI 驅動的分析和通信
優點
無需互聯網連接即可運行
可擴展的網狀網絡覆蓋
與多種設備類型和接口的集成
缺點
受無線電帶寬和範圍的限制
較小的 LLM 模型存在性能限制
目前工具功能有限
如何使用 Off-grid LLM over Radio
安裝前置條件: 使用pip install -r requirements.txt安裝Python 3.8+、Meshtastic Python庫、Ollama LLM Python SDK和PubSub庫
設置硬件: 通過USB將您的Meshtastic無線電設備連接到計算機，或配置其以進行TCP網絡訪問
克隆存儲庫: 從GitHub克隆radio-llm存儲庫（https:\/\/github.com\/pham-tuan-binh\/radio-llm）
配置接口: 選擇並配置代碼中的適當接口 - 串行（USB）、TCP（網絡）或BLE（藍牙）連接到您的Meshtastic設備
設置Ollama模型: 在Ollama中安裝您偏好的LLM模型並更新model\/config.yaml文件中的模型名稱
運行平台: 執行主腳本以啟動LLM-無線電集成平台
與LLM互動: 通過Meshtastic網狀網絡使用普通消息或'\/tool your_message'命令發送消息以激活工具功能
可選：添加自定義工具: 通過在model\/tool_handler.py中定義它們、在model\/tool_registry.py中註冊並在config.yaml中描述來創建自定義工具
Off-grid LLM over Radio 常見問題
Radio-LLM 是一個將大型語言模型（LLMs）與 Meshtastic 網狀通信網絡整合的平台，允許用戶通過無線電與 LLM 互動，以獲取自動回應並執行如呼叫緊急服務或檢索傳感器信息等任務。
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