posted on 2025-02-22
Раньше я почему-то считал, что нейросети годны только чтобы тексты и картинки генерить, но недавно посмотрел пару вебинаров про то, какие ещё задачи можно решать с помощью LLM и прям воодушевился! Один из возможных сценариев использования ChatGPT, который там приводился, это использовать нейросеть в роли учителя. При чём не важно в какую тему хочешь погрузиться, математика это, программирование или ещё что-то. Главное что она умеет корректироваться и отвечать на дополнительные вопросы. Хотя конечно и лажу может генерить, тут уж принцип "доверяй но проверяй" никто не отменял.
Короче, одна из тем до которой у меня пока не доходят руки, это настройка умного дома. Когда-то у меня уже была небольшая инсталляция HomeAssistant на RaspberryPi, но когда я решил её обновить, оказалось что проще собрать всё заново. Однако я с удивлением обнаружил, что теперь HomeAssistant уже так просто не накатишь на ванильную Raspberry Pi OS - он теперь хочет налить на флешку свой собственный образ операционки, заточенный именно под запуск HomeAssistant.
Мне же хотелось чтобы OS была базовой и на неё можно было ставить разные другие пакеты. Так что я стал думать чем заменить HomeAssistant. Нашел что есть OpenHAB. Затем мне попалась на глаза аббревиатура MING, обозначающая связку MQTT, InfluxDB, Node-RED и Grafana. Стало непонятно, все эти штуки ставятся в дополнение к OpenHAB или вместо.
И ещё у меня уже накопился приличный список сценариев использования, которые хотелось бы реализовать, и было не очень понятно, оно реализуемо на данных технологиях, или нужно что-то ещё.
Повезло, что сегодня выдался относительно свободный день и я наконец решил собрать что-то работающее. Но как правильно собирать - не знал. Тут-то и пригодился диалоговый режим с нейросеткой. Я решил попробовать новую LLM DeepSeek, благо что в России она доступна без VPN и к тому же совершенно бесплатно.
Но что из этого вышло, вы узнаете в следующем посте :)
Обсудить пост в Telegram канале.posted on 2025-03-01
Недавно я решил погрузиться в тему умного дома, вдохновившись интенсивом по нейросетям от Зерокода. Этот курс открыл мне глаза на то, как много задач можно решать с помощью нейросетей — от создания ботов до разработки веб-сайтов. И я подумал: а почему бы не использовать нейросети для проектирования умного дома? В прошлом посте я лишь намекнул на эту идею, а теперь готов рассказать, что из этого вышло.
Начну с того, что изначально я даже не знал, чем заменить Home Assistant. Меня не устроило, что эта система диктует, какая операционная система должна быть установлена на Raspberry Pi. Мне хотелось больше гибкости и контроля над процессом. Поэтому я решил пойти другим путём и привлечь нейросети к проектированию системы умного дома.
Сначала я сформулировал десяток сценариев, которые должна была решать моя система. Среди них были сбор данных с датчиков, построение графиков, удалённый доступ к этим данным, а также более специфические задачи, например, обнаружение утечек воды. После этого я приступил к работе с нейросетью DeepSeek.
Я начал с того, что описал роль нейросети: она должна была помогать мне проектировать умный дом. Также я сразу обозначил ограничения: не использовать Home Assistant и разворачивать систему на Raspberry Pi. На иллюстрации к тому посту промпт, который я задал нейросети, чтобы проектировать умный дом. Уже сразу на этот промпт я получил в ответ рекомендации, на каких технологиях можно собрать нужное мне решение.
Далее я закидывал в нейронку сценарии, которые мой умный дом должен решать, а она в ответ описывала, какие компоненты понадобятся и как их настроить чтобы получить желаемое.
Ещё порадовало то, что когда я спросил в чем разница между OpenHab и Node-RED, DeepSeek не только текстом описал их различия, но и составил сводную таблицу где сравнил фичи обоих решений. Так я понял, что мои сложные сценарии придется реализовывать на Node-RED. Самое крутое то, что не приходится собирать информацию по десяткам статей, и можно получить только нужное в данный момент уже собранное и проанализированное.
В общем, нейросети – топ. И спасибо онлайн университету Zerocoder за вдохновляющий интенсив. Кстати, порой они устраивают такие интенсивы бесплатно - следите за новостями на их сайте или канале.
Обсудить пост в Telegram канале.This blog covers learning, ai, automation, voice, holism, ideas, zerocoder, python, projects, closed, commonlisp, tips, seo, telegram, bot, прототип, smarthome, yandexcloud, logging, software, thoughts, salebot, bots, notes, emacs, lisp, codeassistant, infrastructure, news, lispworks, mcp, hackathon, programming, sql, yandex, cloud