描述

目錄：

一、簡介

2. 使用的硬件

3. 使用的軟件

4. 編程語言

5. 工作流程

6.步驟

1）創建亞馬遜開發者賬號

2) 使用所需的調用名稱創建 Alexa 技能并制作必要的意圖塊。

3）準備好樹莓派。

4) 在樹莓派中設置 ngrok 服務器

5) 設置用于處理 alexa 技能的燒瓶服務器。

6) 電路連接

7) 使用“HTTPS”而不是 AWS Lambda ARN 設置 alexa 端點

8) 將創建的技能與 AMAZON-ECHO-DOT 鏈接

7. 示例語句

8.輸出

9.結論

一、簡介：

想象一個您無需費力就能控制家中氛圍的世界。在尖端技術的幫助下，這個夢想現在變成了現實。介紹“使用 ChatGPT 控制 LED 燈的更智能的 Alexa”，這是一個徹底改變我們與智能家居交互方式的項目。該項目結合了亞馬遜 Alexa 的強大功能和最先進的語言模型 ChatGPT，為控制 LED 燈創造了無縫和直觀的體驗。通過使用自然語言處理，該項目允許用戶簡單地向 Alexa 說出他們的命令，然后 Alexa 與 ChatGPT 通信以準確解釋和執行所需的操作。

為實施此項目，Raspberry Pi 4 用作服務器以與 Alexa Skill Set 通信。Raspberry Pi 4 是一臺功能強大的微型計算機，能夠同時運行多個程序，是處理 Alexa 和 ChatGPT 之間復雜通信的理想選擇。此外，該項目還使用了 Wiznet-EVB-PICO-5100s 板，它連接到 LED 燈和 8*8 點陣。該板充當 Raspberry Pi 和 LED 燈之間的橋梁，可以輕松控制和操縱燈光的顏色和強度。使用 Wiznet-EVB-PICO-5100s 板，LED 燈可以與音樂同步，設置為根據一天中的時間改變顏色，甚至可以編程為在點陣上顯示滾動消息。

2. 使用的硬件：

樹莓派 4 B 型

W5100S-EVB-PICO

跳線

引領

亞馬遜回聲點

LED點陣

3. 使用的軟件和服務：

亞馬遜 ALEXA 技能套件

燒瓶問

MQTT 服務

NGROK

AURDINO IDE

4. 編程語言

C++

PYTHON

5. 工作流程

“更智能的 Alexa with ChatGPT，用于打開和關閉 LED 并以 8*8 點陣顯示”項目的工作流程是先進技術和尖端解決方案的令人印象深刻的結合。當用戶使用調用名稱“chat”操作 Alexa 時，項目開始。命令“Alexa ask chat”/“Alexa open chat”將觸發使用 Alexa Skill Set 設計的后續意圖塊。

有一個專門的 Flask 服務器用于處理來自 Alexa 的請求，來自 Alexa 的端點使用 ngrok 服務隧道連接到運行 Raspberry Pi 4 的服務器。與“打開”或“關閉”命令相似或情感上接近的消息或短語將被發送到特定的意圖塊，該塊將有一個 ChatGPT API 塊，用于將短語轉換為開/關。來自用戶的消息將根據聲明的極性和情緒映射為打開或關閉。從 ChatGPT 獲得的響應將以 JSON 文件的形式進行解析，并獲得文本值。結果文本將通過專用訂閱發送到 MQTT 代理。來自 ChatGPT 的消息將發布在服務器上。

在這里，將使用端口為：1883 和 HOST：'54.87.92.106' 的在線代理。端點連接將是一個帶有以太網和 LED 以及點陣的 Wiznet 板。該板將訂閱與從 Raspberry Pi 中的 Flask 服務器發布的消息相同的主題。根據消息，LED 將打開和關閉，文本將顯示在來自 MQTT 服務器的點陣上。Alexa 將根據終端設備（即 Wiznet 板）中執行的操作通過打開或關閉進行響應。整個工作流程流暢無縫，讓用戶只需用語音即可控制智能家居設備。Alexa、ChatGPT、Flask、Raspberry Pi、MQTT 和 Wiznet 板的集成創建了一個智能且響應迅速的系統，使我們的生活更輕松、更舒適。

流程圖

6.步驟

創建一個 Amzazon 開發者帳戶。

使用所需的調用名稱創建 Alexa 技能并制作必要的意圖塊。

準備好樹莓派。

在樹莓派中設置 ngrok 服務器

設置 flask 服務器來處理 alexa 技能。

電路連接

使用“HTTPS”而不是 AWS Lambda ARN 設置 alexa 端點

將創建的技能與 AMAZON-ECHO-DOT 相關聯

1. 亞馬遜開發者控制臺：

點擊此鏈接獲取步驟 ->亞馬遜開發者賬戶

2. 創建 ALEXA 技能：

Amazon Skills 是語音激活功能，允許 Amazon Alexa 執行各種任務，從播放音樂到控制智能家居設備。這些技能可以由任何人創建，從個人開發者到大公司，并且可以發布在 Amazon Alexa Skills Store 上供數百萬用戶訪問。要創建自定義技能，可以使用 Alexa Skills Kit，這是亞馬遜提供的一組工具和資源，其中包括用于設計和構建自定義技能的基于 Web 的界面。該過程涉及定義技能的調用名稱、意圖和示例話語，以及使用 AWS Lambda 或自定義 Web 服務對技能的后端邏輯進行編碼。在我們的案例中，我們將在 ngrok 的幫助下使用自定義 Web 服務。為了執行上述步驟，我添加了一個包含上述所有屬性的 json 文件。給定的調用名稱是“聊天”，可以更改為您選擇的任何名稱。

復制粘貼github 中給出的AMAZON_SKILLS.JSON文件并將其粘貼到給定的 JSON 編輯器部分

在這個 JSON 文件中，意圖名稱 chatGPT 負責通過 AMAZON-ECHO-DOT 發送用戶給出的短語。它被賦予一個名為 {question} 的槽值，其類型為“AMAZON.SearchQuery”。因此，無論用戶通過此意圖發送什么短語，例如“Alexa 詢問聊天，我想看看”，{question} 都會將值作為調用名稱（“聊天”）之后的短語并將其發送到燒瓶服務器. 在進一步的步驟中，chatGPT 使用此問題值將短語映射到所需的目標。

3. 設置樹莓派：

按照鏈接首次設置樹莓派 4。如果您已經安裝了 raspberry pi 4，請跳過此步驟。

4. 設置 ngrok 服務器：

在樹莓派中打開終端并輸入以下命令。要更新 Raspberry pi，請使用以下命令：

sudo apt-get 更新

sudo apt-get 升級

從此鏈接下載“linux arm”的 ngrok 。使用以下命令解壓縮下載的 ngrok 文件。

解壓路徑/ngrok.zip

在端口 5000 中啟動一個 HTTP 隧道，因為稍后 flask 服務器將使用相同的端口

./ngrok http 5000

將打開一個新屏幕，其中包含用于屏蔽https://localhost:5000 的網址。復制該網址，因為它將被 Alexa 用作端點。

5.設置燒瓶服務器：

使用以下命令安裝 Flask-Ask

sudo pip install Flask-Ask

確保密碼系統安裝在 1.9 版本以下，使用以下命令檢查當前安裝的密碼系統版本：

sudo pip 顯示密碼學

安裝所需的加密版本。

pip 安裝密碼學==1.9

pip 安裝 pyopenssl ndg-httpsclient pyasn1

Flask 安裝在 Raspberry pi 中?，F在我們必須運行 flask 服務器，它將通過給定的端點接收來自 Alexa 技能的請求。ngrok 與 flask 服務器在同一系統上工作，這將有助于本地主機公開可見和可訪問。要運行 flask 服務器，請打開鏈接中的代碼。

python 代碼有一段以 @ask.intent('chatgpt', mapping={'user_question':'question'}) 開頭的代碼塊，這是處理 chatGPT 轉換和 MQTT 消息處理的代碼塊短語達到。問題的值映射到函數中的變量 user_question。

聊天GPT：

此功能塊的核心和核心部分是將來自用戶的輸入短語轉換為特定目標的代碼，即打開燈或關閉燈。代碼如下：

openai.api_key = "sk-t5Zj7TH************************ZqyW28aWB2lblsS53N"

聊天=“我想看看”

響應 = openai.Completion.create(model="text-davinci-003",

prompt="將 "" + chat + "" 轉換為以下命令中的任何一個：\n- 關燈 \n- 開燈\n",

溫度=0, max_tokens=100,

top_p=1,

frequency_penalty=0.2,

presence_penalty=0 )

必須從 chatGPT API 獲取一個 openai.api_key，鏈接在這里。如果來自用戶的短語像 Alexa ask device, I want to seeI want to see 部分，將被映射到 user_question by slot value question 并將分配到 chat 變量中。這個值將通過上面的代碼，結果將是打開燈，因為文本的情緒更積極。

6. 電路連接

最后要設置的硬件是 W5100S-EVB-PICO 板、LED 和 8*8 點陣。下面給出了相同的電路連接。

將點陣的VCC連接到引腳VBUS

將點陣的GND連接到引腳GND

將點陣的 DIN 連接到引腳 GP11

將點陣的CS連接到引腳GP13

將點陣的CLK連接到引腳GP10

將 LED 的正極連接到 GP14

將 LED 的負端連接到 GND

如圖所示進行連接并將代碼復制粘貼到 Aurdino ide 中。

7. 設置 ALEXA 端點

將 Alexa 的端點設為從 ngrok 獲取的網址。對于 SSL 證書類型，選擇“我的開發端點是具有來自證書頒發機構的通配符證書的域的子域”。保存端點。

8. 測試技能并連接到 ECHO DOT：

前往技能控制臺的“測試”部分并開始測試您的技能。嘗試說出像 Alexa ask chat to I wanna see 這樣的命令。這應該會打開連接到 Raspberry Pi 的 LED 燈。要將 Echo-Dot 附加到此項目，請參考鏈接中提到的步驟。

7. 示例話語：

我已經測試了下面給出的打開和關閉語句，并且運行良好。更多的短語是可能的：

開啟：

? alexa 問聊天讓有光

? alexa 問聊天為什么沒有燈

? alexa 詢問聊天打開燈

? alexa 詢問聊天燈去哪兒了

? alexa 要求聊天來點燃我的房間

? alexa 問聊天我想看

? alexa 要求聊天我看不到

? alexa 請求聊天以打開電源

? alexa 請求聊天讓我的眼睛舒服

關閉：

? alexa 詢問聊天我想要黑暗

? alexa 詢問聊天我不想要光

? alexa 詢問聊天關閉

? alexa 要求聊天關閉電源

? alexa 詢問我想睡覺

? alexa 詢問聊天讓黑暗

8.輸出

整個項目的最終輸出發布在 youtube 上。下面給出了相同的鏈接：

使用 CHATGPT 更智能的 ALEXA

9.結論

總之，“Smarter Alexa with ChatGPT”項目展示了集成尖端技術以創建智能、高效的家庭自動化系統的力量。通過結合 Alexa 技能、ChatGPT3 API、Raspberry Pi 4、Wiznet 板、MQTT 協議和 ngrok 服務，我們能夠創建一個無縫的智能系統來控制 LED 燈并在 8x8 點陣上顯示狀態。有了這個系統，用戶可以通過簡單的語音命令輕松操作他們的家庭設備，并接收關于他們設備狀態的實時反饋。該項目具有擴展到其他家庭自動化應用的巨大潛力，并展示了人工智能、物聯網和語音控制的集成如何創造更智能、更便捷的生活環境。

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