Off-grid LLM over Radio

Off-grid LLM over Radio

Một nền tảng tích hợp các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) với các mạng lưới giao tiếp Meshtastic để cho phép các tương tác AI không có lưới và thực hiện nhiệm vụ tự động thông qua giao tiếp radio.
https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm?ref=aipure&utm_source=aipure
Off-grid LLM over Radio

Thông tin Sản phẩm

Đã cập nhật:Dec 18, 2024

Off-grid LLM over Radio là gì

Off-grid LLM qua Radio là một giải pháp sáng tạo kết nối khoảng cách giữa các mô hình ngôn ngữ AI và giao tiếp mạng lưới mesh khi kết nối internet truyền thống không khả dụng. Được xây dựng trên giao thức Meshtastic, nền tảng này cho phép người dùng tương tác với các LLM thông qua các thiết bị radio, làm cho sự hỗ trợ AI có thể truy cập được trong các môi trường từ xa hoặc không kết nối. Hệ thống hỗ trợ cả tương tác hội thoại chung và khả năng thực hiện nhiệm vụ cụ thể như gọi dịch vụ khẩn cấp và truy xuất dữ liệu cảm biến, tất cả trong khi duy trì lịch sử tin nhắn cho các phản hồi nhận thức ngữ cảnh.

Các Tính năng Chính của Off-grid LLM over Radio

Hệ thống LLM không cần mạng qua Radio là một nền tảng tích hợp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn với mạng truyền thông mesh Meshtastic, cho phép tương tác AI ở những khu vực không có kết nối internet. Hệ thống cho phép giao tiếp hai chiều, phản hồi tự động và thực hiện nhiệm vụ thông qua mạng radio trong khi vẫn duy trì lịch sử tin nhắn và nhận thức ngữ cảnh, làm cho nó đặc biệt có giá trị trong các tình huống khẩn cấp hoặc xa xôi.
Tích Hợp Mạng Mesh: Kết nối liền mạch với mạng truyền thông mesh Meshtastic để phủ sóng phân tán và truyền tin nhắn đáng tin cậy
Quản Lý Tin Nhắn Tự Động: Xử lý việc chia nhỏ tin nhắn tự động cho các phản hồi dài vượt quá 200 ký tự và duy trì lịch sử tin nhắn cho các tương tác nhận thức ngữ cảnh
Khung Thực Thi Công Cụ: Cho phép LLM thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như gọi dịch vụ khẩn cấp và lấy dữ liệu cảm biến thông qua các công cụ và lệnh đã định nghĩa
Xử Lý Thông Tin Cụ Thể Node: Theo dõi và kết hợp dữ liệu cụ thể của thiết bị như mức pin, vị trí và thời gian nghe lần cuối để nâng cao nhận thức ngữ cảnh

Các Trường hợp Sử dụng của Off-grid LLM over Radio

Phản Ứng Khẩn Cấp: Cung cấp quyền truy cập và phối hợp dịch vụ khẩn cấp tự động ở những khu vực có phủ sóng di động hạn chế hoặc không có
Hoạt Động Tại Hiện Trường Xa: Hỗ trợ các đội làm việc ở những địa điểm xa xôi với khả năng ra quyết định và giao tiếp hỗ trợ bởi AI
Khôi Phục Sau Thảm Họa: Cho phép giao tiếp và hỗ trợ AI trong các thảm họa tự nhiên khi cơ sở hạ tầng truyền thống bị ảnh hưởng
Nghiên Cứu Ngoài Lưới: Hỗ trợ các cuộc thám hiểm khoa học và các đội nghiên cứu ở những địa điểm xa xôi với phân tích và giao tiếp hỗ trợ bởi AI

Ưu điểm

Hoạt động mà không cần kết nối internet
Phủ sóng mạng mesh có thể mở rộng
Tích hợp với nhiều loại thiết bị và giao diện khác nhau

Nhược điểm

Bị giới hạn bởi băng thông và phạm vi radio
Hạn chế hiệu suất với các mô hình LLM nhỏ hơn
Chức năng công cụ hiện tại còn hạn chế

Cách Sử dụng Off-grid LLM over Radio

Cài Đặt Các Yêu Cầu: Cài đặt Python 3.8+, thư viện Python Meshtastic, SDK Python Ollama LLM và thư viện PubSub bằng cách sử dụng pip install -r requirements.txt
Thiết Lập Phần Cứng: Kết nối thiết bị radio Meshtastic của bạn qua USB với máy tính hoặc cấu hình nó để truy cập mạng TCP
Sao Chép Kho Lưu Trữ: Sao chép kho lưu trữ radio-llm từ GitHub (https://github.com/pham-tuan-binh/radio-llm)
Cấu Hình Giao Diện: Chọn và cấu hình giao diện phù hợp trong mã - hoặc là Serial (USB), TCP (mạng), hoặc kết nối BLE (Bluetooth) với thiết bị Meshtastic của bạn
Thiết Lập Mô Hình Ollama: Cài đặt mô hình LLM mà bạn ưa thích trong Ollama và cập nhật tên mô hình trong tệp model/config.yaml
Chạy Nền Tảng: Thực thi tập lệnh chính để khởi động nền tảng tích hợp LLM-radio
Tương Tác với LLM: Gửi tin nhắn qua mạng lưới mesh Meshtastic bằng cách sử dụng tin nhắn bình thường hoặc lệnh '/tool your_message' để kích hoạt chức năng công cụ
Tùy Chọn: Thêm Công Cụ Tùy Chỉnh: Tạo các công cụ tùy chỉnh bằng cách định nghĩa chúng trong model/tool_handler.py, đăng ký trong model/tool_registry.py, và mô tả trong config.yaml

Câu hỏi Thường gặp về Off-grid LLM over Radio

Radio-LLM là một nền tảng tích hợp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) với các mạng truyền thông lưới Meshtastic, cho phép người dùng tương tác với một LLM qua radio để nhận phản hồi tự động và thực hiện các tác vụ như gọi dịch vụ khẩn cấp hoặc lấy thông tin cảm biến.

Công cụ AI Mới nhất Tương tự Off-grid LLM over Radio

2000+ ChatGPT Mega-Prompts Bundle
2000+ ChatGPT Mega-Prompts Bundle
Một bộ sưu tập toàn diện gồm hơn 2.000 gợi ý mega được chế tác thủ công trong 8 danh mục (Marketing, Kinh doanh, Solopreneur, Viết lách, Năng suất, Giáo dục, SEO và Bán hàng) được thiết kế để mở khóa tiềm năng đầy đủ của các chatbot AI như ChatGPT, Claude và Gemini.
Folderr
Folderr
Folderr là một nền tảng AI toàn diện cho phép người dùng tạo ra các trợ lý AI tùy chỉnh bằng cách tải lên các tệp không giới hạn, tích hợp với nhiều mô hình ngôn ngữ và tự động hóa quy trình làm việc thông qua một giao diện thân thiện với người dùng.
Peache.ai
Peache.ai
Peache.ai là một sân chơi trò chuyện với nhân vật AI cho phép người dùng tham gia vào các cuộc trò chuyện tán tỉnh, dí dỏm và táo bạo với các tính cách AI đa dạng thông qua các tương tác theo thời gian thực.
TalkPersona
TalkPersona
TalkPersona là một chatbot video được hỗ trợ bởi AI cung cấp cuộc trò chuyện giống như con người theo thời gian thực thông qua một khuôn mặt nói chuyện ảo với giọng nói tự nhiên và khả năng đồng bộ môi.