Advertisement

基于ESP32的AI大模型对话嵌入式连接

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本项目采用ESP32微控制器,实现将大型语言模型集成到嵌入式设备中,为用户提供便捷、实时的人工智能对话服务。 本项目使用ESP32接入讯飞星火大模型、豆包大模型(流式调用)以及通义千问大模型实现语音对话聊天功能,支持在线语音唤醒、连续对话及音乐播放等功能,并且外接了一块显示屏以实时显示对话内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ESP32AI
    优质
    本项目采用ESP32微控制器,实现将大型语言模型集成到嵌入式设备中,为用户提供便捷、实时的人工智能对话服务。 本项目使用ESP32接入讯飞星火大模型、豆包大模型(流式调用)以及通义千问大模型实现语音对话聊天功能,支持在线语音唤醒、连续对话及音乐播放等功能,并且外接了一块显示屏以实时显示对话内容。
  • AI平台
    优质
    本AI平台依托嵌入式系统设计,集成先进的人工智能技术,旨在为小型设备提供高效、低耗能的智能化服务解决方案。 文章分析了可用于部署AI算法及深度学习模型的多个平台的基本情况,包括ARM、FPGA、K210和AI芯片。
  • ESP32课程设计-WiFi打卡系统(esp32.zip)
    优质
    本项目为ESP32嵌入式课程设计作品,开发了一套基于WiFi技术的智能打卡系统。通过esp32.zip文件中的资源进行硬件配置和软件编程,实现便捷高效的签到功能。 嵌入式课设_-_基于esp32实现wifi打卡 本项目旨在利用ESP32开发板实现WiFi自动连接与打卡功能。通过该设计,用户可以轻松地让设备在启动后自动接入指定的Wi-Fi网络,并完成打卡操作,适用于智能家居、远程监控等多种应用场景。
  • 使用VUE和JAVA实现AI系统(百度文心
    优质
    本项目采用Vue构建前端界面,结合Java后端技术,并集成百度文心大模型,旨在开发一个高效、智能的人机对话系统。 1. 前端环境包括:Node.js 版本 14.21.3、VueCli 2、element-ui ^2.15.14、axios、node-sass ^4.14.1 和 sass-loader ^7.3.1,以及 js-md5 ^0.8.3。 2. 后端环境包括:Maven 构建工具和 JDK8 版本。后端采用 SpringBoot 框架。
  • 设计实现.rar
    优质
    本资源探讨了利用模型设计方法进行嵌入式系统的开发与实现,涵盖了从系统建模到代码生成及优化的全过程。 《基于模型的设计及其嵌入式实现》是一本深入探讨现代软件工程中的模型驱动设计方法以及在嵌入式系统开发应用的专著。该压缩包包含书籍第三章至第六章的主要内容,以及全书PDF版本。 通过这些章节,读者可以了解到以下关键知识点: 1. **模型驱动设计(Model Driven Design, MDD)**:这是一种先进的软件开发方法论,它将设计过程中的核心元素——模型置于中心地位。这种抽象表示有助于提高系统的设计质量、减少错误,并提供更好的可重用性和维护性。 2. **统一建模语言(Unified Modeling Language, UML)**:UML是MDD中广泛使用的建模工具,用于描述软件系统的结构和行为。在嵌入式系统设计中,它帮助开发者清晰地表达组件、接口、交互及流程等信息。 3. **嵌入式系统**:与传统计算机不同,嵌入式系统作为集成进其他设备或产品中的计算部件存在特定的性能、尺寸和功耗限制。基于模型的设计对于此类系统的开发特别有价值,因为它允许在早期阶段捕捉并验证其行为和性能要求。 4. **代码生成**:MDD的一大优势在于可以从高级设计模型自动生成目标平台的具体代码,从而确保实现阶段准确反映初始设计意图,并减少手动编码错误的可能性。 5. **系统工程与集成**:书中可能涵盖使用模型协调不同组件之间的交互以及进行系统级集成测试的方法。这包括了架构设计、接口定义、协同工作和验证策略等内容。 6. **验证与确认(Validation & Verification, V&V)**:基于模型的设计强调在开发过程中持续的验证,确保每个阶段生成的模型符合其规范要求;同时通过最终实现来保证满足功能及性能需求的一致性。 7. **实时性和确定性**:许多嵌入式系统需要达成严格的实时响应时间目标。MDD有助于分析和优化系统的整体表现以确保这些关键指标得到满足。 8. **工具支持**:书中可能介绍了一些支撑MDD的软件工具,如IBM Rational Rhapsody、Eclipse Papyrus等,它们能够帮助创建、管理和转换模型,并生成代码及执行仿真操作。 通过学习以上章节内容,读者可以掌握如何利用模型驱动设计方法高效准确地构建和实现嵌入式系统项目。这对于希望深化理论知识与实践技能的工程师来说是一份宝贵的参考资料。
  • 与Llama Index项目(Python)
    优质
    本项目采用Python语言开发,结合大模型和Llama Index技术,旨在构建高效、智能的对话系统,适用于多种应用场景。 在本项目中,我们将探讨如何使用Python语言结合大型语言模型(LLMs)和llama index技术来创建一个先进的对话系统。大模型如通义千问已经成为自然语言处理(NLP)领域的热门工具,它们能够理解和生成人类语言,提供智能对话的能力。而llama index则是一种优化方法,旨在提高这些模型在实际应用中的效率和性能。 项目的核心目标是构建一个能够理解并回应用户输入的对话系统。它利用Python作为主要编程语言,因为Python在数据处理和机器学习领域具有丰富的库支持。大模型在对话生成中起到关键作用,它们能理解语境,生成连贯、有意义的回复。llama index是一种针对这类模型的优化策略,可能涉及预处理、存储方式或快速检索技术,目的是减少推理时的延迟,提高用户体验。 项目实施过程中需要安装必要的Python库,如Hugging Face的Transformers库,用于与大模型交互,并可能使用其他NLP库。然后获取或训练一个适合对话的大模型,并根据llama index指导对模型进行优化。这包括调整参数存储方式和构建高效索引结构以快速定位和使用特定部分。 接下来实现用户接口,让用户可以输入文本并与系统互动。通常涉及解析用户输入、通过大模型生成回复并展示给用户。为了提高对话质量,还需引入上下文记忆、多轮对话处理等策略。 Python是这个项目的关键技术,它的易读性、丰富的库支持和广泛的应用场景使其成为开发NLP项目的首选语言。Python的库如NLTK、spaCy和gensim提供了强大的文本处理功能,而TensorFlow和PyTorch则方便了大模型的训练与应用。Hugging Face的Transformers库是与各种预训练大模型进行交互的强大工具。 实际操作中可能遇到的问题包括:计算资源限制、对话系统的实时性要求以及如何评估改进对话质量等。解决这些问题需要研究模型压缩技术、在线推理优化及使用BLEU、ROUGE和人类评价等指标来评估对话系统性能。 基于大模型和llama index的对话项目是一个集成了Python编程、深度学习、自然语言理解和优化技术的综合实践,有助于开发者提升技能并掌握相关领域专业知识。
  • Vue3和星火Spark-Web-JS源码:AI应用开发示例
    优质
    本项目为基于Vue3框架及阿里云通义星火大模型构建的AI对话应用,展示如何利用现代前端技术与先进自然语言处理能力结合进行创新性软件开发。 项目概述:本项目是一款基于Vue3和星火大模型的AI对话应用,命名为Spark-Web-JS。主要采用JavaScript进行开发,并结合Vue.js框架、CSS与HTML进行界面设计。项目包含共31个文件,具体构成如下:8个JavaScript文件,5个Vue组件,4个样式表(CSS),3个SVG图形,2个配置文件.gitignore,2个图标文件.ico,2张图片.png格式的文件,2份HTML文档以及开源协议LICENSE和Markdown说明各一个。本应用在开发过程中参考了官方API文档,并借鉴了其他优秀的开源项目,旨在为用户提供优质的AI对话体验。
  • ESP32Arduino实现WiFi AP下多客户端
    优质
    本项目介绍如何使用ESP32通过Arduino IDE配置并运行WiFi接入点(AP)模式,支持多个设备同时连接。 **Arduino ESP32 WiFi AP模式实现多客户端接入详解** 在物联网(IoT)领域,Arduino与ESP32芯片因其易用性和强大功能而受到广泛欢迎。本段落将详细介绍如何使用Arduino IDE及ESP32开发板来创建WiFi接入点(WiFi AP)模式,支持多个设备同时连接,构建一个小型的本地网络环境。 **一、ESP32概述** ESP32是一款高性能且低能耗的系统级芯片(SoC),集成了Wi-Fi和蓝牙功能,并具备强大的微控制器性能。它拥有丰富的数字输入输出引脚(GPIOs),适用于各种IoT项目开发。 **二、WiFi AP模式** 在没有外部WiFi网络的情况下,WiFi AP模式使得ESP32可以作为无线网络的接入点,允许其他设备如智能手机、电脑或其它ESP32模块连接到其上,形成独立的局域网。这尤其适合临时搭建智能演示环境或者远程控制应用等场景。 **三、实现步骤** 1. **配置开发环境** 确保已安装Arduino IDE,并通过添加ESP32板管理器支持ESP32硬件。接着将ESP32连接至电脑并选择正确的板型设置。 2. **导入库文件** 为了启用WiFi AP功能,需在项目中引入`WiFi.h`库。这可以通过在草图中使用`#include `语句实现。 3. **设定AP参数** 利用`WiFi.softAP()`函数创建接入点需要指定SSID(网络名称)和密码,并可进一步设置频道、最大连接数等选项。 4. **启动AP服务** 通过调用`WiFi.softAPConfig(IPAddress(192, 168, 4, 1), IPAddress(192, 168, 4, 1), IPAddress(255, 255, 255, 0));`配置接入点的IP地址,然后使用`WiFi.softAP(ssid, password);`启动服务。 5. **监听连接状态** 通过调用`WiFi.softAPIP()`获取AP的IP地址,并利用`WiFi.sta_count();`来检查当前已连接客户端的数量。设置循环以定期监测新加入设备的情况。 6. **处理连接事件** 当有设备成功接入时,可以通过定义回调函数的方式来响应这些事件。使用如下的方式注册: ```cpp WiFi.onStationModeConnected([](const WiFiEventStationModeConnected& event){...}); ``` 7. **通信机制** 已连接的客户端可通过TCP或UDP协议与ESP32进行数据交换。可以设置服务器端监听特定端口,等待来自客户端的请求。 **四、多客户端接入** ESP32在启用WiFi AP模式时能够支持多达四个设备同时在线。默认情况下限制为4个客户端,但可以通过修改源代码提升此上限至8个。不过增加连接数会带来更高的内存占用和处理器负载,因此应根据实际需求进行合理配置。 **五、安全注意事项** 尽管创建自定义AP十分便捷,但仍需注意网络安全问题。建议使用强密码以防止未授权访问,并定期更新固件以避免潜在的安全漏洞。 通过上述介绍内容的学习与实践,读者可以利用Arduino和ESP32构建一个定制化的WiFi接入点服务,在IoT项目中提供无线连接支持并允许多设备同时接入,从而增强智能系统的扩展性。
  • Simulink代码生成技术
    优质
    本研究探讨了利用Simulink工具箱进行复杂系统的建模,并自动转化为高效能的嵌入式代码的技术与方法,旨在提高开发效率和系统性能。 基于Simulink模型的嵌入式代码生成是一种将复杂的系统设计转化为可执行代码的有效方法。通过使用Simulink工具箱中的功能,工程师可以方便地为各种硬件平台创建高效的嵌入式软件解决方案。这种方法不仅提高了开发效率,还简化了测试和验证过程,使得产品能够更快地进入市场并保持高质量标准。