BleuIO如何與HibouAir進行通信來實現(xiàn)Gemma智能藍牙空氣質(zhì)量分析

該項目演示了BleuIO如何與HibouAir進行通信，從而可以檢索和分析實時環(huán)境數(shù)據(jù)。

室內(nèi)空氣質(zhì)量對于維持健康的生活和工作環(huán)境至關(guān)重要。HibouAir是一款功能強大的空氣質(zhì)量監(jiān)測設(shè)備，可提供二氧化碳水平、溫度、濕度和氣壓的實時數(shù)據(jù)。

該項目演示了BleuIO如何與HibouAir進行通信，允許檢索實時環(huán)境數(shù)據(jù)，而谷歌的Gemma模型處理和分析數(shù)據(jù)，通過聊天界面提供有意義的，易于理解的響應(yīng)。

用戶可以與HibouAir的智能助手進行互動，并提出以下問題：

“我的室溫是多少?”

“濕度是多少?”

“我房間里的空氣質(zhì)量怎么樣?”

該系統(tǒng)從hibouairs獲取實時傳感器數(shù)據(jù)，并根據(jù)環(huán)境條件提供相關(guān)建議。

通過利用谷歌的輕量級Gemma模型，該項目確保了對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的高效和智能分析，使其可用于從智能家居到研究等各種應(yīng)用。

本項目特點

?活二氧化碳，溫度，濕度和壓力監(jiān)測

?谷歌動力分析有意義的見解

?會話聊天界面(“與HibouAir聊天”)

?完全本地-不需要互聯(lián)網(wǎng)

?使用Gemma進行輕量級和高效的處理

一步一步的指南：它是如何工作的

安裝必備軟件

我們需要:

?bleuio用于藍牙通信。

?Ollamato在當(dāng)?shù)剡\行b谷歌的Gemma模型。

?hibouair用于空氣質(zhì)量監(jiān)測

?有效的數(shù)據(jù)分析和有意義的回應(yīng)。

安裝Python依賴項

安裝用于Mac/Linux的Ollama(用于本地處理)：

對于Windows，可以從Ollama的官方網(wǎng)站下載。

安裝谷歌的Gemma模型

為什么芽呢?有什么替代方案?

在這個項目中，我們選擇了Gemma，一個由谷歌開發(fā)的輕量級開源模型，因為它與谷歌的生態(tài)系統(tǒng)一致，并為環(huán)境數(shù)據(jù)提供了高效、實時的見解。

為什么要用b谷歌的Gemma?

優(yōu)化效率——在低功耗機器上運行良好，不需要云資源。

谷歌支持和開源-由谷歌DeepMind開發(fā)，確保高質(zhì)量的性能與完全透明。

沒有API成本和完全本地-不需要互聯(lián)網(wǎng)連接或付費API，使其成為一個經(jīng)濟高效的解決方案。

為有意義的回應(yīng)而設(shè)計-處理實時空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，并提供有見地的、結(jié)構(gòu)化的反饋。

其他模型選擇

pi -2 -更輕，但缺乏詳細(xì)的上下文理解。

Llama3 -更強大，但需要更多的計算資源。

西北風(fēng)-以前使用，高效，但不是谷歌生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

通過藍牙(BleuIO)連接HibouAir

HibouAir通過藍牙持續(xù)廣播二氧化碳、溫度、濕度和壓力。我們使用BleuIO實時掃描和檢索這些值。

設(shè)置聊天界面

用戶可以輸入這樣的問題：

“溫度是多少?”

“我的二氧化碳濃度是多少?”

“空氣質(zhì)量怎么樣?”

該系統(tǒng)從HibouAir獲取實時傳感器數(shù)據(jù)，并提供谷歌支持的分析和建議。

app.py(后端)

?這個腳本:

?掃描HibouAir數(shù)據(jù)

?提取二氧化碳、溫度、濕度和壓力

?使用谷歌的Gemma模型進行智能響應(yīng)

?通過Flask提供聊天界面

從Github獲得完整的源代碼

index.html(前端-聊天界面)

預(yù)期的反應(yīng)

你：“我的二氧化碳濃度是多少?”HibouAir：“目前的二氧化碳濃度是850ppm?！?

你：“我房間的空氣質(zhì)量怎么樣?”HibouAir:

使用聊天界面

網(wǎng)絡(luò)界面允許用戶詢問具體的數(shù)值，如溫度、濕度、壓力、二氧化碳或整體空氣質(zhì)量。

輸出

獲取源代碼

這個項目是開源的!您可以訪問完整的代碼并根據(jù)自己的需要對其進行修改。

該項目展示了HibouAir和BleuIO如何集成在一起，以一種易于理解的方式提供實時空氣質(zhì)量分析。聊天界面將復(fù)雜的空氣質(zhì)量值轉(zhuǎn)化為清晰、有意義的見解，而不是要求用戶解釋原始傳感器數(shù)據(jù)。由b谷歌的Gemma模型提供支持，它提供簡單和可操作的響應(yīng)-幫助用戶了解他們的室內(nèi)空氣質(zhì)量，而無需成為專家。

本文編譯自hackster.io