Radio LLM

長距離言語モデルとMeshtastic通信ネットワークを統合したプラットフォーム

一般製品プログラミングPythonMeshtastic

radio-llmは、長距離言語モデル（LLM）とMeshtasticメッシュネットワークを統合するためのプラットフォームです。メッシュネットワーク上のユーザーはLLMと対話して、簡潔で自動化された応答を得ることができます。さらに、このプラットフォームは、緊急サービスへの通報、メッセージの送信、センサー情報の取得などのタスクをLLMを通じて実行することも可能にします。現時点では緊急サービスのデモツールのみサポートしており、今後さらなるツールの展開を予定しています。

双方向通信：MeshtasticとLLM間の双方向通信。
ブロードキャストまたはターゲットレスポンス：一般的なブロードキャストまたは特定のターゲットを対象としたレスポンスをサポート。
自動メッセージ分割：200文字を超える長いレスポンスは自動的に分割されます。
メッセージ履歴の維持：コンテキスト認識型の対話を実現するために、メッセージ履歴を保持します。
ノード固有情報：レスポンスにノード固有の情報（バッテリー残量、位置など）を含めることができます。
ツール使用：LLMはプロンプトに基づいてタスクを実行できます。

開発者や技術愛好家、特に長距離言語モデルとMeshtasticネットワーク通信に興味のある方を対象としています。この製品は、LLMの実通信ネットワークにおける応用を探求し、自動化とインテリジェントな通信の発展を促進するための統合プラットフォームを提供するため、最適です。

緊急時に、このプラットフォームを使用して緊急サービスを自動的に呼び出すことができます。
メッセージを送信し、LLMから自動応答を受信できます。
センサーから情報を取得し、LLMで処理して返すことができます。

1. USBまたはTCPアクセスを介してMeshtasticデバイスに接続します。
2. リポジトリをローカルにクローンし、プロジェクトディレクトリに移動します。
3. 依存関係をインストールします。
4. メインスクリプトを実行します。
5. 通常のメッセージまたは'/tool your_message'を使用してLLMと対話します。

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Radio LLM — 長距離言語モデルとMeshtastic通信ネットワークを統合したプラットフォーム

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GibberLink — 2つの会話型AIエージェントがお互いをAIと確認した後、音声レベルのプロトコルに切り替えて通信します。

Cliprun — あらゆるウェブページをPythonプログラミング環境に変換し、設定なしでコードを実行できます。

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KET-RAG — KET-RAGは、知識グラフを統合した検索強化型生成フレームワークであり、効率的なドキュメント索引と回答生成に使用されます。

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promptic — 大規模言語モデル（LLM）を使用するための、シンプルで強力なPythonライブラリです。