Home assistant (#97)

* add home assistant

* update home assistant remark

* update config

* update:优化文档

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Co-authored-by: ck3 <kyriechen03@qq.com>
Co-authored-by: Kyrie Chen <794103684@qq.com>
Co-authored-by: hrz <1710360675@qq.com>
This commit is contained in:
欣南科技
2025-02-20 22:40:41 +08:00
committed by GitHub
co-authored by ck3 Kyrie Chen hrz
parent de793625e4
commit afa469c08c
6 changed files with 106 additions and 21 deletions
+29 -17
View File
@@ -80,15 +80,16 @@ server:
### LLM
| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
|:---:|:------------------:|:-----------:|:--------:|:-----------------------------------------------------------------:|
| LLM | 阿里百炼 (AliLLM) | openai 接口调用 | 消耗 token | [点击申请密钥](https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key) |
| LLM | 深度求索 (DeepSeekLLM) | openai 接口调用 | 消耗 token | [点击申请密钥](https://platform.deepseek.com/) |
| LLM | 智谱(ChatGLMLLM | openai 接口调用 | 免费 | 虽然免费,仍需[点击申请密钥](https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) |
| LLM | OllamaLLM | ollama 接口调用 | 免费/自定义 | 需预先下载模型(`ollama pull`),服务地址:`http://localhost:11434` |
| LLM | DifyLLM | dify 接口调用 | 消耗 token | 本地化部署,注意配置提示词需在 Dify 控制台设置 |
| LLM | GeminiLLM | gemini 接口调用 | 免费 | [点击申请密钥](https://aistudio.google.com/apikey) |
| LLM | CozeLLM | coze 接口调用 | 消耗 token | 需提供 bot_id、user_id 及个人令牌 |
| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
|:---:|:------------------:|:---------------------:|:--------:|:-----------------------------------------------------------------:|
| LLM | 阿里百炼 (AliLLM) | openai 接口调用 | 消耗 token | [点击申请密钥](https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key) |
| LLM | 深度求索 (DeepSeekLLM) | openai 接口调用 | 消耗 token | [点击申请密钥](https://platform.deepseek.com/) |
| LLM | 智谱(ChatGLMLLM | openai 接口调用 | 免费 | 虽然免费,仍需[点击申请密钥](https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) |
| LLM | OllamaLLM | ollama 接口调用 | 免费/自定义 | 需预先下载模型(`ollama pull`),服务地址:`http://localhost:11434` |
| LLM | DifyLLM | dify 接口调用 | 消耗 token | 本地化部署,注意配置提示词需在 Dify 控制台设置 |
| LLM | GeminiLLM | gemini 接口调用 | 免费 | [点击申请密钥](https://aistudio.google.com/apikey) |
| LLM | CozeLLM | coze 接口调用 | 消耗 token | 需提供 bot_id、user_id 及个人令牌 |
| LLM | Home Assistant | homeassistant语音助手接口调用 | 免费 | 需提供home assistant令牌 |
实际上,任何支持 openai 接口调用的 LLM 均可接入使用。
@@ -127,11 +128,8 @@ server:
### 一、[部署文档](./docs/Deployment.md)
1.
*
*[本地源码运行](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%89%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C)
**
1.**[本地源码运行](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%89%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C)**
适合熟悉 Conda 环境或希望从零搭建运行环境的用户。
对于对响应速度要求较高的场景,推荐使用本地源码运行方式以降低额外开销。
@@ -152,7 +150,7 @@ server:
### 2、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作 💡
建议:在配置文件中将 `LLM` 设置为 `DifyLLM`通过 `Dify` 编排智能体来实现相关控制。
建议:在配置文件中将 `LLM` 设置为 `HomeAssistant`,通过 调用`HomeAssistant`接口实现相关控制。
### 3、我说话很慢,停顿时小智老是抢话 🗣️
@@ -166,7 +164,21 @@ VAD:
min_silence_duration_ms: 700 # 如果说话停顿较长,可将此值调大
```
### 4、如何提高小智对话响应速度? ⚡
### 4、为什么我说的话,小智识别出来很多韩文、日文、英文?🇰🇷
建议:检查一下`models/SenseVoiceSmall`是否已经有`model.pt`文件,如果没有就要下载,查看这里[下载语音识别模型文件](docs/Deployment.md#模型文件)
### 5、为什么会出现“TTS 任务出错 文件不存在”?📁
建议:检查一下是否正确使用`conda` 安装了`libopus``ffmpeg`库。
如果没有安装,就安装
```
conda install conda-forge::libopus
conda install conda-forge::ffmpeg
```
### 6、如何提高小智对话响应速度? ⚡
本项目默认配置为低成本方案,建议初学者先使用默认免费模型,解决“跑得动”的问题,再优化“跑得快”。
如需提升响应速度,可尝试更换各组件。以下为各组件的响应速度测试数据(仅供参考,不构成承诺):
@@ -224,7 +236,7 @@ TTS 性能排行:
- LLM`AliLLM`
- TTS`DoubaoTTS`
### 5、更多问题,可联系我们反馈 💬
### 7、更多问题,可联系我们反馈 💬
![图片](docs/images/wechat.jpg)
+6
View File
@@ -128,6 +128,12 @@ LLM:
user_id: 你的user_id
base_url: "https://api.coze.cn/open_api/v2/chat" # 服务地址
personal_access_token: 你的coze个人令牌
HomeAssistant:
# 定义LLM API类型
type: homeassistant
base_url: http://homeassistant.local:8123
agent_id: conversation.chatgpt
api_key: 你的home assistant api访问令牌
TTS:
# 当前支持的type为edge、doubao,可自行适配
EdgeTTS:
@@ -0,0 +1,62 @@
import requests
from requests.exceptions import RequestException
from config.logger import setup_logging
from core.providers.llm.base import LLMProviderBase
TAG = __name__
logger = setup_logging()
class LLMProvider(LLMProviderBase):
def __init__(self, config):
self.agent_id = config.get("agent_id") # 对应 agent_id
self.api_key = config.get("api_key")
self.base_url = config.get("base_url", config.get("url")) # 默认使用 base_url
self.api_url = f"{self.base_url}/api/conversation/process" # 拼接完整的 API URL
def response(self, session_id, dialogue):
print(dialogue)
try:
# home assistant语音助手自带意图,无需使用xiaozhi ai自带的,只需要把用户说的话传递给home assistant即可
# 提取最后一个 role 为 'user' 的 content
input_text = None
if isinstance(dialogue, list): # 确保 dialogue 是一个列表
# 逆序遍历,找到最后一个 role 为 'user' 的消息
for message in reversed(dialogue):
if message.get("role") == "user": # 找到 role 为 'user' 的消息
input_text = message.get("content", "")
break # 找到后立即退出循环
# 构造请求数据
payload = {
"text": input_text,
"agent_id": self.agent_id,
"conversation_id": session_id # 使用 session_id 作为 conversation_id
}
# 设置请求头
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 发起 POST 请求
response = requests.post(self.api_url, json=payload, headers=headers)
# 检查请求是否成功
response.raise_for_status()
# 解析返回数据
data = response.json()
speech = data.get("response", {}).get("speech", {}).get("plain", {}).get("speech", "")
# 返回生成的内容
if speech:
yield speech
else:
logger.bind(tag=TAG).warning("API 返回数据中没有 speech 内容")
except RequestException as e:
logger.bind(tag=TAG).error(f"HTTP 请求错误: {e}")
except Exception as e:
logger.bind(tag=TAG).error(f"生成响应时出错: {e}")
+7 -1
View File
@@ -9,8 +9,11 @@ from pydantic import BaseModel, Field, conint, model_validator
from typing_extensions import Annotated
from datetime import datetime
from typing import Literal
# from base import TTSProviderBase
from core.providers.tts.base import TTSProviderBase
from config.logger import setup_logging
TAG = __name__
logger = setup_logging()
class ServeReferenceAudio(BaseModel):
@@ -86,6 +89,9 @@ class TTSProvider(TTSProviderBase):
self.channels = config.get("channels",1)
self.rate = config.get("rate",44100)
self.api_key = config.get("api_key","YOUR_API_KEY")
if not self.api_key or "" in self.api_key:
logger.bind(tag=TAG).error("你还没配置FishSpeech TTS的密钥,请在配置文件中配置密钥,否则无法正常工作")
return
self.normalize = config.get("normalize",True)
self.max_new_tokens = config.get("max_new_tokens",1024)
self.chunk_length = config.get("chunk_length",200)
-2
View File
@@ -1,7 +1,5 @@
import os
import uuid
import json
import base64
import requests
from datetime import datetime
from core.providers.tts.base import TTSProviderBase
+2 -1
View File
@@ -15,4 +15,5 @@ aiohttp==3.9.3
aiohttp_cors==0.7.0
ormsgpack==1.7.0
ruamel.yaml==0.18.10
loguru==0.7.3
loguru==0.7.3
requests>=2.0.0