หากคุณกำลังคิดที่จะตั้งค่า ผู้ช่วย AI กับ Raspberry Piคุณมาถูกที่แล้ว: ในปัจจุบัน การผสมผสานโมเดลเสียง วิสัยทัศน์ และภาษาได้กลายมาเป็นสิ่งที่ใช้งานได้จริงใน SBC ขนาดเล็กเหล่านี้แล้ว ทั้งกับ Raspberry Pi 4 และ Raspberry Pi 5 ที่ทรงพลังกว่า มีโครงการจริงที่แสดงให้เห็นถึงสิ่งนี้ และยังมีอุปกรณ์เสริมอย่างเป็นทางการที่นำการเร่งความเร็วของ AI เข้ามาเพื่อก้าวไปอีกขั้น
ในบทความนี้ คุณจะพบกับภาพรวมที่ครบถ้วนสมบูรณ์: จากผู้ช่วยในบ้านที่สั่งงานด้วยเสียงที่ใช้ Pi 4 และเครื่องมือต่างๆ เช่น VOSK และ Ollama...จนถึง Pi 5 ที่สามารถรัน wake word, transcription และ local inference ด้วยโมเดลขนาดกะทัดรัดอย่าง Qwen3:1.7bo และ Gemma3:1b นอกจากนี้ คุณยังจะได้เห็นว่า AI Kit ที่มี Hailo-8L NPU ทำงานร่วมกับ Pi 5 ได้อย่างไร ไลบรารีใดที่ควรใช้สำหรับการรู้จำและ TTS และเหตุใดการให้ความสำคัญกับความปลอดภัยทั้งที่บ้านและที่ทำงานจึงเป็นสิ่งสำคัญ
เหตุใดจึงต้องสร้างผู้ช่วย AI ด้วย Raspberry Pi
ผู้ช่วยอัจฉริยะบน Raspberry Pi ช่วยให้คุณควบคุมอุปกรณ์ ตอบคำถาม และดำเนินกิจวัตรประจำวันโดยอัตโนมัติด้วยต้นทุนต่ำและใช้พลังงานน้อยที่สุด กล่าวอีกนัยหนึ่ง ถือเป็นแพลตฟอร์มที่เหมาะสำหรับ เรียนรู้ สร้างต้นแบบ และปรับใช้ ฟังก์ชันเสียงและภาษาไม่จำเป็นต้องพึ่งระบบคลาวด์เสมอไป
ด้วย Raspberry Pi คุณสามารถรวมไมโครโฟน กล้อง และหน้าจอขนาดเล็ก รวมถึงโปรแกรมใน Python, Java หรือ C++ ซึ่งจะเปิดประตูสู่โปรเจ็กต์ต่างๆ ตั้งแต่แผงสถานะที่สั่งงานด้วยเสียงไปจนถึงระบบควบคุมการเข้าถึงพร้อมการจดจำใบหน้า และแม้แต่โฮมบอตที่... ฟัง ตีความ และดำเนินการ ตามคำสั่งซื้อของคุณ
Raspberry Pi 4 เทียบกับ Raspberry Pi 5: พลังและความเป็นไปได้
Raspberry Pi 4 แสดงให้เห็นว่าผู้ช่วยเสียงในพื้นที่นั้นเป็นไปได้หากคุณเลือกสแต็กที่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม Raspberry Pi 5 ไม่เพียงแต่เร่งความเร็ว CPU และ GPU เท่านั้น แต่ยังเพิ่มการเชื่อมต่อ PCIe สำหรับอุปกรณ์เสริมประสิทธิภาพสูงและปรับปรุงพอร์ตและแบนด์วิดท์อีกด้วย ประสบการณ์โดยรวมจะราบรื่นยิ่งขึ้น.
ในบรรดาสเปคของ Pi 5 คุณสมบัติที่โดดเด่นประกอบด้วยโปรเซสเซอร์ ARM Cortex-A76 สูงสุด 2,4 GHz, RAM LPDDR4X สูงสุด 8 GB, Wi-Fi 5, Bluetooth 5.0/BLE และพอร์ต micro-HDMI สองพอร์ตพร้อมเอาต์พุต 4K ที่ 60 Hz เมื่อรวมกับชุดเซ็นเซอร์ที่แข็งแกร่ง ทำให้ผู้ช่วยสามารถจัดการงานพร้อมกันได้อย่างราบรื่นและรักษาประสิทธิภาพการทำงาน เวลาแฝงต่ำ ในการโต้ตอบด้วยเสียง
ASRAI: โปรเจ็กต์จริงกับ Pi 4 ที่เน้นเรื่องความเป็นส่วนตัวและการควบคุม
นักประดิษฐ์ผู้ชาญฉลาดได้สร้างสรรค์ ASRAI ผู้ช่วยสั่งงานด้วยเสียงที่สร้างขึ้นบน Raspberry Pi 4 Model B พร้อมจอแสดงผล GPIO ขนาด 3,5 นิ้ว และกล้อง Sony PlayStation Eye จุดเด่นที่แท้จริงคือ PlayStation Eye ซึ่งประกอบด้วยชุดไมโครโฟนสี่ตัวที่สามารถถอดประกอบเข้ากับ Pi ได้อย่างง่ายดาย และในตลาดมือสอง ราคาก็แทบจะถูกมาก ทำให้เป็นสินค้าที่คุ้มค่าจริงๆ ต่อรองราคาสำหรับการบันทึกเสียง ด้วยการสร้างลำแสงขั้นพื้นฐาน
ในโครงการนี้ Pi 4 รัน VOSK ในเครื่องสำหรับการรู้จำเสียงพูดแบบออฟไลน์ และเชื่อมต่อผ่านเครือข่ายกับ LLM ที่โฮสต์อยู่บนพีซีของผู้เขียนเองผ่านจุด API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ผ่าน Ollama เพื่อให้การเชื่อมต่อนี้ทำงานได้จากทุกที่ ผู้สร้างได้เปิดใช้งาน Meshnet ของ NordVPN จึงบรรลุผลสำเร็จ ลิงค์ส่วนตัวและแพร่หลาย โดยไม่เปิดเผยบริการสู่ระบบอินเทอร์เน็ตโดยตรง
แนวคิดคือการดาวน์โหลดการจับภาพ คำปลุก และการถอดเสียงท้องถิ่นไปยัง Pi ด้วย วอสค์ในขณะที่การสร้างภาษาได้รับการจัดการโดยโมเดลที่มีประสิทธิภาพมากกว่าบนเครื่องอื่นโดยใช้ API ประเภท OpenAI ที่เปิดเผยโดย โอลามา และเข้าถึงได้ด้วย Meshnet ซึ่งทำให้ประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัวมีความสมดุล
เพื่อสัมผัสแบบ "มนุษย์" โปรเจกต์นี้จึงได้รวมภาพสำหรับการนอนหลับหรือการฟังไว้บนหน้าจอขนาดเล็ก หากคุณสนใจที่จะจำลองภาพเหล่านี้ ผู้สร้างได้แบ่งปันทรัพยากรที่จำเป็น และการมี... เครื่องพิมพ์ 3 มิติและเครื่องเชื่อม สำหรับการประกอบและปรับแต่งชุดไมโครโฟน
ความคิดริเริ่มนี้ได้รับการเน้นย้ำโดยสื่อเฉพาะทาง และชวนให้นึกถึงแนวทางการออกแบบอื่นๆ ที่คล้ายกับ Rhasspy ได้แก่ การจดจำเฉพาะพื้นที่และการประสานการทำงานแบบโมดูลาร์ แม้กระทั่งมีการกล่าวถึงผู้ร่วมงานใกล้ชิดที่เปลี่ยน Pi ของพวกเขาให้เป็น ผู้ช่วยเอไอ และวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ AI ต่างๆ บน Raspberry Pi 5 เพื่อเป็นแนวทางให้กับผู้ที่กำลังพิจารณาก้าวกระโดดสู่รุ่นถัดไป
ชุด AI อย่างเป็นทางการสำหรับ Raspberry Pi 5: เส้นทางด่วนสู่การเร่งความเร็ว
หากคุณต้องการยกระดับขึ้นไปอีกขั้น AI Kit สำหรับ Raspberry Pi 5 จะเพิ่ม Hailo-8L NPU ไว้บน M.2 2242 ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า ซึ่งเชื่อมต่อกับ M.2 HAT+ การผสมผสานนี้มอบ TOPS สูงสุด 13 ตัวเพื่อการอนุมานขอบที่มีประสิทธิภาพ ช่วยให้ CPU หลุดพ้นจากภาระงานที่หนักหน่วง และช่วยให้ผู้ช่วยสามารถรันโมเดลภาพและเสียงได้ด้วย ความหน่วงและการบริโภคที่ต่ำลง.
แพ็คเกจนี้มาพร้อมอุปกรณ์ครบครัน ได้แก่ ส่วนหัว GPIO แบบซ้อนได้, สเปเซอร์, สกรู, สายริบบิ้นแบบยืดหยุ่นสำหรับเชื่อมต่อบอร์ด AI เข้ากับบัส PCIe ของ Pi 5 และฮีตซิงก์ที่เหมาะสมเพื่อควบคุมอุณหภูมิ การติดตั้งทางกายภาพนั้นทำได้ง่าย จากนั้นจึงนำซอฟต์แวร์ไปใช้งานจริง เหมาะกับระบบปฏิบัติการ Raspberry Pi.
- โมดูล Hailo AI พร้อม Hailo‑8L NPU
- Raspberry Pi M.2 HAT+ สำหรับ Raspberry Pi 5
- แผ่นระบายความร้อนที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าระหว่างโมดูลและ HAT+
- ชุดติดตั้งพร้อมสเปเซอร์และสกรู
- ขั้วต่อ GPIO 16 มม. แบบซ้อนได้และสาย PCIe แบบแบน
การรวมอุปกรณ์ Hailo เข้ากับสภาพแวดล้อม Raspberry Pi OS ถือว่าสมบูรณ์แบบ: ใช้งานได้กับ libcamera, rpicam‑apps และ picamera2 และระบบนิเวศซอฟต์แวร์ (ไดรเวอร์ Hailo, HailoRT และ HailoTappas) จะถูกติดตั้งโดยตรงผ่านตัวจัดการแพ็กเกจ วิธีนี้ทำให้พื้นฐานสำหรับผู้ช่วยด้านวิทัศน์คอมพิวเตอร์ (เช่น การตรวจจับใบหน้าหรือท่าทาง) พร้อมใช้งานแล้ว แรงเสียดทานน้อยที่สุด.
กรณีการใช้งาน: จากการควบคุมที่บ้านไปจนถึงผู้ช่วยสนทนา
ด้วย Pi 5 และ AI Kit คุณสามารถตั้งค่าอะไรก็ได้ตั้งแต่ระบบควบคุมการเข้าถึงการจดจำใบหน้าไปจนถึง ผู้ช่วยสนทนาในบ้าน “แฮนด์ฟรี” หุ่นยนต์เรียบง่ายพร้อมระบบนำทางพื้นฐานที่รับคำสั่งเสียงและตอบสนองด้วย การสังเคราะห์เสียงพูด ผ่านลำโพง
หากคุณไม่ต้องการตัวเร่งความเร็ว แนวทางแบบผสมผสาน เช่น ASRAI (การประมวลผลเสียงพูดแบบโลคัลและ LLM แบบระยะไกล) หรือแนวทางแบบโลคัลเต็มรูปแบบพร้อมโมเดลขนาดกะทัดรัดรุ่นล่าสุดก็เป็นทางเลือกที่ดีเช่นกัน สิ่งสำคัญคือการปรับแต่งขนาดของโมเดล การหาปริมาณ และขั้นตอนการประมวลผลเสียงอย่างละเอียด เพื่อให้มั่นใจว่าจะได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่น คล่องตัวและมั่นคง บนฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่
ซอฟต์แวร์สำคัญสำหรับเสียงและภาษาบน Raspberry Pi
สำหรับการรู้จำเสียงพูดแบบออฟไลน์ VOSK เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยสำหรับ Raspberry Pi ทางเลือกอื่นเช่น PocketSphinx ก็มีประโยชน์เช่นกัน และหากคุณชอบบริการคลาวด์ ก็มีฟังก์ชันการผสานรวมกับเครื่องมืออย่าง Google Speech Recognition อย่างไรก็ตาม หลายโครงการให้ความสำคัญกับเรื่องนี้ ความเป็นส่วนตัวและความหน่วงต่ำดังนั้นการถอดความในท้องถิ่นจึงได้รับความนิยมมากขึ้น
สำหรับการสังเคราะห์เสียงพูดแบบโลคัล pyttsx3 มีฟังก์ชัน TTS พื้นฐานที่ไม่ต้องพึ่งพาภายนอก สำหรับส่วนประกอบ LLM นั้น Ollama ช่วยลดความซับซ้อนของโมเดลการให้บริการด้วยจุดสิ้นสุดที่ "เข้ากันได้กับ OpenAI" ทำให้ง่ายต่อการเชื่อมต่อสคริปต์ที่กำหนดเองหรือไคลเอนต์ที่มีอยู่ ด้วยวิธีการนี้ Pi ของคุณจะสามารถจัดการกระบวนการไพพ์ไลน์และมอบหมายการสร้างไปยัง [แอปพลิเคชัน/เครื่องมือเฉพาะ - จำเป็นต้องมีบริบท] ทีมที่แข็งแกร่งที่สุด.
มินิเอเจนต์ Pi 5 100%: คำปลุก การถอดความ และการอนุมานในท้องถิ่น
ผู้ที่ชื่นชอบรายหนึ่งได้สาธิตให้เห็นว่า Raspberry Pi 5 ที่มี RAM 16 GB สามารถรันวงจรทั้งหมดได้ ไม่ว่าจะเป็นการตรวจจับคำด้วย VOSK การถอดเสียงด้วยเสียงกระซิบที่เร็วขึ้น และการอนุมานด้วย LLM ขนาดเล็กอย่าง Qwen3:1.7 โดย Gemma3:1b ทั้งหมดนี้ทำได้ภายในเครื่อง ความท้าทายนี้อยู่ที่การปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุด แต่ก็สามารถทำได้ คลังข้อมูลและบล็อกโพสต์ที่รวบรวมไว้เป็นแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยม ของฉันเพื่อการเรียนรู้ เกี่ยวกับการปรับแต่งและการจัดการทรัพยากร
บทเรียนจากตัวอย่างนี้ชัดเจน: ด้วยโมเดลที่เลือกสรรมาอย่างดี การหาปริมาณ และกระบวนการทำงานที่มีประสิทธิภาพ Pi 5 ตอบสนองได้ในเวลาที่เหมาะสม หากโครงการต้องการพลังการประมวลผลที่มากขึ้น ก็ยังมีทางเลือกให้ใช้ Hailo-8L สำหรับงานการรับรู้ (การมองเห็น เสียง) และการบำรุงรักษา LLM ในพื้นที่แบบเบา หรืออาศัย เซิร์ฟเวอร์ระยะไกล เข้ากันได้
การเริ่มต้น: ระบบปฏิบัติการ ไลบรารี และโครงสร้างโครงการ
เพื่อเพิ่มทรัพยากรให้สูงสุด นักพัฒนาหลายรายแนะนำให้ใช้ Raspbian (Raspberry Pi OS) เวอร์ชัน Lite ซึ่งช่วยลดการใช้ทรัพยากรและหน่วยความจำพื้นฐาน จากนั้นติดตั้งไลบรารีสำหรับเสียงพูด, TTS และออร์เคสเตรชันที่คุณต้องการ ด้วย Python คุณสามารถสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้จริงและปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย โมดูลที่แยกจากกันอย่างดี.
สูตรสำหรับ รองเท้า สิ่งที่ปกติจะประกอบด้วย:
- ติดตั้ง Raspberry Pi OS Lite และใช้การอัปเดตระบบ
- กำหนดค่าเสียง (ไมโครโฟนและลำโพง) กล้องถ้ามี และทดสอบด้วย arecord/aplay
- ติดตั้งแพ็กเกจเช่น การรู้จำเสียง (หากคุณจะใช้บริการคลาวด์) หรือ VOSK/PocketSphinx สำหรับออฟไลน์ และ ไพตต์สเอ็กซ์3 สำหรับ TTS ในพื้นที่
- เลือก LLM backend ของคุณ: แบบโลคัลพร้อม Ollama และโมเดลขนาดเล็ก หรือแบบรีโมตที่เข้ากันได้
- เขียนโค้ดลูปหลักใน Python: ฟัง ถอดความ แปลความ (NLP) และดำเนินการ
ในเลเยอร์ NLP คุณสามารถเริ่มต้นด้วยเจตนาและกฎเกณฑ์ง่ายๆ และผสานรวม LLM เข้ากับกระบวนการทำงานของคุณ สำหรับการดำเนินการตามคำสั่ง ให้กำหนดอะแดปเตอร์ต่ออุปกรณ์หรือบริการ (เช่น ไฟ ระบบควบคุมสภาพอากาศ การแจ้งเตือน) เพื่อให้ผู้ช่วยสามารถรักษา แกนที่สะอาดและขยายได้.
การเชื่อมต่อและการประสานงาน: ทุกสิ่งทุกอย่างเข้ากันได้ดีกับเครือข่ายที่ดี
Pi มาพร้อม Wi-Fi 5 และ Bluetooth 5.0/BLE จึงสามารถสื่อสารแบบไร้สายกับหลอดไฟ ลำโพง และเซ็นเซอร์ได้ เมื่อต้องเชื่อมต่อกับบริการภายนอกหรืออุปกรณ์หลายเครื่อง โครงข่ายส่วนตัวอย่าง Meshnet ของ NordVPN จะช่วยลดความซับซ้อนของความสามารถของ Pi ในการ "มองเห็น" เซิร์ฟเวอร์จำลองนอกสถานที่ โดยไม่ต้องเปิดเผยพอร์ตให้โลกรู้ ซึ่งช่วยให้ยังคงรักษาประสิทธิภาพการทำงานไว้ได้ ควบคุมและรักษาความปลอดภัย.
หากคุณวางแผนที่จะปรับใช้วิซาร์ดในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน โปรดพิจารณาใช้คอนเทนเนอร์สำหรับส่วนประกอบการอนุมานหรือไปป์ไลน์มัลติมีเดีย โครงสร้างที่มีบริการแยกต่างหาก (ASR, TTS, LLM, orchestrator) จะช่วยให้คุณปรับขนาดส่วนประกอบและย้ายเวิร์กโหลดไปยังโหนดอื่นได้ ผลกระทบน้อยที่สุด ในส่วนที่เหลือของระบบ
ความปลอดภัย: แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและช่องโหว่ที่ต้องตรวจสอบ
ผู้ช่วยจะคอยฟังเสียงรอบข้างและสื่อสารกับอุปกรณ์อื่นๆ อยู่เสมอ ดังนั้นความปลอดภัยทางไซเบอร์จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เริ่มต้นด้วยการอัปเดตระบบและไลบรารีให้เป็นปัจจุบันอยู่เสมอเพื่อลดช่องโหว่ที่ทราบ และเปิดใช้งานการเข้ารหัสสำหรับการสื่อสารทั้งหมดระหว่างอุปกรณ์ การแยกเครือข่าย IoT ออกจากส่วนอื่นๆ ของบ้านก็เป็นอีกหนึ่งมาตรการ ราคาถูกและมีประสิทธิภาพ.
ควรตรวจสอบคำแนะนำเกี่ยวกับ IoT และมิดเดิลแวร์ และจดบันทึกช่องโหว่สาธารณะ เช่น CVE-2021-22945 o CVE-2021-22946 เหนือสิ่งอื่นใด พวกมันยังทำหน้าที่เป็นตัวเตือนให้ตรวจสอบการอ้างอิงและลงแพตช์อย่างรวดเร็ว เป้าหมายคือเพื่อให้ผู้ช่วยของคุณช่วยเหลือได้โดยไม่กลายเป็นภาระ เวกเตอร์ความเสี่ยง.
การบูรณาการกับกล้องและคอมพิวเตอร์วิชัน
หากผู้ช่วยของคุณมีกล้อง Pi 5 จะทำงานได้ดีกับ libcamera และ rpicam-apps นอกจากนี้ picamera2 ยังช่วยให้เข้าถึงสตรีมวิดีโอผ่านโปรแกรมได้ง่ายขึ้น Hailo-8L ช่วยให้งานต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุและการจดจำใบหน้ามีความเร็วและประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้สามารถใช้งานในสถานการณ์ต่างๆ ได้ การควบคุมการเข้าถึง หรือระบบอัตโนมัติภายในบ้านที่คำนึงถึงบริบท
แนวทางทั่วไปคือการรักษาวิสัยทัศน์ไว้ที่ Pi และมอบหมายการตีความระดับสูงให้กับ LLM (“ถ้าคุณจำ X ได้ ถามฉันว่าฉันควรเปิดประตูไหม”) การแบ่งปันเฉพาะข้อมูลเมตาหรือผลลัพธ์ ไม่ใช่รูปภาพดิบ จะช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวและลด แบนด์วิดธ์ จำเป็น
ตัวอย่างการปฏิบัติที่ได้ผล
– ASRAI บน Pi 4: ไมโครโฟน PlayStation Eye (4 ตัว), จอแสดงผล GPIO ขนาด 3,5 นิ้ว, VOSK ในตัว, LLM ระยะไกลผ่าน Ollama และการเชื่อมต่อทุกที่ด้วย Meshnet จำเป็นต้องใช้การพิมพ์ 3 มิติและการบัดกรีเล็กน้อย แต่ผลลัพธ์ที่ได้คือผู้ช่วย คล่องตัวและรอบคอบ.
– Pi 5 “all-in-one”: คำปลุกด้วย VOSK การถอดเสียงด้วยเสียงกระซิบที่เร็วขึ้น และการอนุมานเฉพาะที่ด้วย Qwen3:1.7 โดย Gemma3:1b กุญแจสำคัญคือการปรับให้เหมาะสมและจำกัดขนาดของแบบจำลองเพื่อรักษาเวลาแฝงที่เหมาะสม คลังข้อมูลที่เกี่ยวข้องคือ คู่มือการใช้ชีวิต เพื่อปรับโครงการของคุณ
– Pi 5 พร้อมชุด AI: การจดจำใบหน้าสำหรับการเข้าถึง การตอบสนองตามบริบทด้วยโมเดลการมองเห็นที่เร่งความเร็ว และ LLM น้ำหนักเบาสำหรับการสนทนา ไดรเวอร์ Hailo, HailoRT และ HailoTappas สามารถติดตั้งได้ผ่าน apt และเข้ากันได้กับ libcamera และ picamera2 ที่รวมเข้าไว้ในอุปกรณ์ Raspberry Pi OS.
แนวทางการพัฒนาและการบำรุงรักษาที่ดี
จัดโครงสร้างโค้ดเป็นโมดูลต่างๆ ได้แก่ การบันทึกเสียง, ASR, NLP, การดำเนินการ, TTS และวิสัยทัศน์ (ถ้ามี) เพิ่มบันทึกที่มีประโยชน์และโหมดดีบักเพื่อระบุปัญหาคอขวด ทำการทดสอบพื้นฐานโดยอัตโนมัติ (เช่น เจตนาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า) เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการถดถอยเมื่อเพิ่ม คุณสมบัติใหม่.
ในส่วนของฮาร์ดแวร์ ควรให้ความสำคัญกับพลังงานและการระบายอากาศ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเพิ่ม NPU หรือทำงานที่มีภาระงานหนัก ฮีตซิงก์ที่ดีและการไหลเวียนของอากาศที่ดีจะช่วยป้องกันการระบายความร้อนและรักษาเสถียรภาพของการใช้งาน การสนทนาอย่างต่อเนื่อง.
ชุมชนและกฎเกณฑ์: แบ่งปันโครงการของคุณอย่างเหมาะสม
หากคุณกำลังจะเผยแพร่ผู้ช่วยของคุณในชุมชน Raspberry Pi โปรดจำไว้ว่าการอธิบายวิธีการใช้งานเป็นสิ่งที่มีค่า ไม่ใช่แค่แสดงผลลัพธ์ หลีกเลี่ยงสแปมและพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสม และแน่นอนว่าไม่มีการใช้ไฟฟ้าที่ไม่ปลอดภัย นอกจากการเรียนรู้เพิ่มเติมแล้ว คุณยังจะรักษา สิ่งแวดล้อมที่ดีต่อสุขภาพ และมีประโยชน์ต่อทุกคน
เมื่อคุณแบ่งปันข้อมูล ให้บันทึกฮาร์ดแวร์ ขั้นตอนสำคัญ การอ้างอิง การตั้งค่าเสียง และโมเดลที่ใช้ วิธีนี้จะช่วยให้ผู้อื่นสามารถทำซ้ำงานของคุณได้ และยังให้ข้อเสนอแนะที่มีประโยชน์อีกด้วย ท้ายที่สุดแล้ว การทำงานร่วมกันนี้จะช่วยเร่งโครงการของคุณให้เร็วขึ้นกว่าวิธีอื่นใด กลอุบายโดดเดี่ยว.
สิ่งที่คาดหวังในด้านประสิทธิภาพและวิธีการตัดสินใจเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของคุณ
– หากคุณกำลังมองหาความเป็นส่วนตัวและการควบคุมที่สมบูรณ์แบบ เลือกใช้ ASR และ TTS ในพื้นที่ และ LLM ขนาดกะทัดรัดบน Pi 5 หรือให้บริการโดย Ollama บนเครือข่าย Meshnet ส่วนตัวของคุณ วิธีนี้ช่วยให้คุณทำงานแบบ edge-first และรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเสียง ใต้หลังคาของคุณ.
– หากคุณต้องการคำตอบที่ครอบคลุมยิ่งขึ้นและไม่สนใจที่จะใช้คลาวด์ การเรียน LLM แบบระยะไกลจะช่วยขจัดปัญหาคอขวดได้ จากนั้น Pi จะทำหน้าที่เป็นสมองควบคุม เซ็นเซอร์และแอคชูเอเตอร์ และจัดการเซสชันเสียงด้วย ความหน่วงที่ยอมรับได้.
หากผู้ช่วยของคุณต้องการ "มองเห็น" AI Kit พร้อม Hailo-8L คือตัวเลือกที่ดีที่สุด: 13 TOPS สำหรับการมองเห็นขอบ, ไดรเวอร์ผ่าน apt และระบบนิเวศที่รองรับโดย Raspberry Pi OS เมื่อรวมสิ่งนี้เข้ากับหลักสูตร LLM ระดับกลางนอก Pi แล้วคุณจะได้รับประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยม กลมและสมดุล.
– หากคุณเลือกการตั้งค่าแบบโลคัลเต็มรูปแบบ ให้เลือกโมเดลที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม (Qwen3:1.7b, Gemma3:1b หรือเทียบเท่า) และใส่ใจกับการกำหนดเส้นทางเสียง การใช้ Faster Whisper สำหรับการถอดเสียงและ VOSK สำหรับการประมวลผลคำปลุกได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์ เส้นทางที่เป็นไปได้ บน Pi 5 ที่มี 16 GB
ท้ายที่สุด การสร้างผู้ช่วย AI ด้วย Raspberry Pi จะต้องรวมเอาส่วนประกอบที่หาได้ง่ายไว้ด้วยกัน ได้แก่ ฮาร์ดแวร์ราคาไม่แพงอย่าง PlayStation Eye ที่นำมาใช้ใหม่ ซอฟต์แวร์อย่าง VOSK หรือ faster-whisper จุดสิ้นสุดที่รองรับ OpenAI ผ่าน Ollama และหากจำเป็น ก็มีข้อดีเพิ่มเติมของ Hailo-8L บน Pi 5 ด้วยความใส่ใจในด้านความปลอดภัย (การอัปเดต เครือข่ายแยกต่างหาก การเข้ารหัส) และเอกสารประกอบที่ชัดเจน ทำให้การเปลี่ยนจากแนวคิดไปเป็นโครงการที่มีฟังก์ชันครบถ้วนเป็นเรื่องง่าย ผู้ช่วยการทำงาน ที่เหมาะกับการใช้งานในห้องนั่งเล่นหรือในสำนักงาน