从此以后,将硬件接入大语言模型(LLM)将变得如此简单~

一、前言

本文中将使用ESP-AI开源库来实现将硬件接入AI,整个过程将非常的轻松~

image.png

什么是ESP-AI?

为你的开发板提供全套的AI对话方案,包括但不限于 ESP32 系列开发板的 IAT+LLM+TTS 集成方案。

交流群

QQ 交流群: 854445223

技术栈

ESP-AI 分为了服务端和客户端两套代码:

  • 服务端是封装好的库,直接引用后执行即可,除开必要的配置外,一行代码就可以运行起来。服务端使用Nodejs 开发。
  • 客户端目前没有封装为头文件,需要直接将提供的代码上传到开发板中。客户端使用 Arduino 开发。

整体上技术栈为 javascriptc 两种语言的组合。 不用担心,都是配置化的,无需担心不会写这两语言。你只需要大概能看懂配置即可~

插件地址

ESP-AI 仓库地址:https://github.com/wangzongming/esp-ai

效果演示

【超快速的ESP32 AI对话方案。已开源!快接入你的机器人吧~】 https://www.bilibili.com/video/BV1xS421o7hi/?share_source=copy_web&vd_source=041c9610a29750f498de1bafe953086b

二、软件准备

1. 安装 Nodejs

下载地址:https://nodejs.org/en/blog/release/v15.0.0

滚动到最下面,然后选择适合自己电脑位数的安装包下载后安装即可。

2. 安装 Arduino IDE

下载地址:https://www.arduino.cc/en/software
选择合适的安装包安装即可。

三、硬件准备

下面是按演示视频中的配置来的

硬件数量价格
esp32s3(N16R8)125
INMP44118
Max98357A15
LED10.5
小喇叭16
面包板15
杜邦线若干1

三、服务端代码

  1. 新建一个目录(最好用英文名字)
  2. 在目录中打开终端
  3. 在终端中执行npm i esp-ai 命令,用于安装ESP-AI
  4. 在目录中新增一个 index.js 文件
  5. 在文件中写入下面代码
const espAi = require("esp-ai");
espAi({ api_key: {// 讯飞:https://console.xfyun.cn/services/iat  。打开网址后,右上角三个字段复制进来即可。xun_fei: {appid: "xxx",apiSecret: "xxx",apiKey: "xxx",// LLM 版本llm: "v3.5",},
});

注意代码中实际上就执行了一个方法,然后给方法传入了一些参数,比如上面的案例中传入了讯飞的key, 这时候需要先去注册讯飞账号,然后将key放进去即可。

四、服务端运行

执行下面代码即可运行服务

node ./index.js

在这里插入图片描述

生成环境中请使用 pm2 来运行服务以保证服务的可靠和性能。

pm2 start ./index.js -i max

五、 客户端代码上传

客户端代码位于仓库代码的 client 目录中,需要在本地新增一个 client 目录(必须是这个名字),
然后在目录中新增一个 client.ino 文件。

然后将仓库中 client/client.ino 文件中的内容复制进去,修改代码中的 wifi 信息,然后上传到开发板中。

因为有一个离线语音识别模型,首次编译会很慢,配置不好的电脑至少半个小时以上的时间~

五、 引脚接线

INMP441(麦克风) 接线

ESP32-s3INMP441
3v3VDD
GNDGND
GNDL/R
5WS
4SCK
6SD

Max98357A(放大器) 接线

ESP32-s3Max98357A
3v3VDD
GNDGND
17LRC
16BCLK
15DIN

LED 接线

ESP32-s3LED
GNDGND
18正极

六、 完成

到这里就完成啦。
对着麦克风喊一声 “小明同学” 吧。

七、 最后

该仓库还在持续完善中,开源不易,点个 Star 支持下吧~

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