Моя система «розумного дому» знає про мене чимало, і не завжди це приємна інформація. Вона фіксує, скільки часу я проводжу в кріслі офісу, скільки кроків роблю, як мало тренуюся, та багато іншого. Щоб спонукати себе до кращих результатів, я вирішив використовувати локальну модель штучного інтелекту для створення щоденного «звітного аркуша» з повчальним тоном.
Розкрийте персоналізований контент і
ексклюзивні функції Безкоштовно
- Беріть участь в обговореннях у Threads
- Підписуйтесь та ставте лайки топовим авторам, темам і трендам
- Переглядайте контент з меншою кількістю реклами на сайті
- Персоналізуйте свій профіль, щоб демонструвати свою активність
- Отримуйте стрічку контенту, адаптовану до ваших інтересів
Створюючи обліковий запис, ви погоджуєтеся з нашими Умовами використання та Політикою конфіденційності. Ви також погоджуєтеся отримувати наші розсилки; ви можете відписатися будь-коли.
Продовжуйте читати 
Увійти
Забули пароль?
Створити обліковий запис
Будь ласка, надайте свою електронну адресу для завершення створення облікового запису.
Створити обліковий запис
*Обов’язково: 8 символів, 1 велика літера, 1 цифра
Створити обліковий запис
або
Продовжити
Створюючи обліковий запис, ви погоджуєтеся з нашими Умовами використання та Політикою конфіденційності. Ви також погоджуєтеся отримувати наші розсилки; ви можете відписатися будь-коли.
Як передати дані про здоров’я до Home Assistant
Зручне рішення заощадило мені кошти
Найскладнішим етапом налаштування було завантаження даних про здоров’я до Home Assistant. Мій iPhone та Apple Watch збирають багато інформації про здоров’я, але через екосистему Apple доступ до цих даних може бути ускладненим. Існують застосунки, які можуть передавати дані Apple Health до Home Assistant, але багато з них є платними, а я не хотів чергової підписки.
Натомість я скористався застосунком «Шаблони» (Shortcuts). У ньому є можливості для отримання таких даних, як кількість кроків, хвилин тренувань та годин активності. Я можу використовувати REST API Home Assistant, щоб цей шаблон надсилав дані до системи. Кінцева точка `/api/states` дозволяє мені зберігати дані про кроки, тренування та активність у спеціальних датчиках Home Assistant.
Метод запуску цієї автоматизації є ключовим; дані про здоров’я можна надійно зчитувати лише тоді, коли iPhone розблокований, тому запуск за розкладом не завжди спрацює. Натомість я налаштував автоматизацію, яка спрацьовує, коли я підключаю iPhone до зарядки на ніч, щоб бути впевненим, що телефон розблокований. Проста умова «Якщо» гарантує, що автоматизація запускається лише після певної години вечора, а не кожного разу, коли я заряджаю телефон.
Робочий процес n8n формує запит
Дані збираються з чотирьох джерел
Мій шаблон гарантує, що дані про здоров’я доступні для Home Assistant, що стає одним із джерел інформації для мого звітного аркуша. Датчик присутності в моєму домашньому офісі надає інше джерело. Я налаштував зону навколо свого робочого крісла і, визначаючи, як довго в цій зоні виявлено присутність, отримую точне уявлення про те, скільки часу я сиджу в офісному кріслі.
Також у мене є список завдань у Home Assistant із термінами виконання для кожного пункту. Використовуючи ці терміни, я можу бачити будь-які прострочені завдання.
Останній елемент пазлу походить іззовні Home Assistant. У мене є сторінка Notion із усіма статтями, які мені потрібно написати для роботи, разом із термінами виконання. Оскільки ця інформація не зберігається в Home Assistant, я вирішив використовувати n8n для побудови запиту для моєї локальної LLM.
Автоматизація n8n отримує всі необхідні дані з Home Assistant, а потім робить запит до відповідної сторінки Notion, щоб перевірити, чи є у мене статті, що наближаються за терміном, або прострочені. Усі дані потім об’єднуються в єдиний запит.
Adam Davidson
Запуск LLM та виконання запиту
Ollama працює вночі, а потім знову вимикається
Останній етап моєї автоматизації n8n – передача запиту до локальної LLM, яка працює на моєму міні-ПК з використанням Ollama. Оскільки модель споживає значну кількість оперативної пам’яті, я додав кроки в автоматизацію для запуску контейнера Ollama в Proxmox перед передачею запиту до LLM для обробки.
Я використав модель llama3.2:3b в Ollama, оскільки вона достатньо мала, щоб працювати без серйозних проблем, але водночас достатньо потужна для генерації адекватного результату. Генерація виводу займає кілька хвилин, але оскільки я запускаю це посеред ночі, очікування не є проблемою.
Після того, як текст звітного аркуша згенеровано LLM, він передається до допоміжного інструменту `input_text` у Home Assistant, а контейнер Ollama знову вимикається, щоб звільнити оперативну пам’ять. Однією з проблем є те, що стан `input_text` може зберігати лише до 255 символів. Однак атрибути не мають такого обмеження в 255 символів, тому скорочена версія звітного аркуша зберігається як стан, а повний текст встановлюється як атрибут.
Відображення мого звітного аркуша на панелі керування
Мій смарт-динамік також читає його мені щоранку
Коли автоматизація n8n завершує роботу, атрибут `full_report` мого допоміжного інструменту `input_text` містить повний текст, згенерований LLM. Все, що мені було потрібно, — це спосіб його споживання.
Підпишіться на розсилку з посібниками з Home Assistant + локального ШІ
Отримуйте покрокові плани створення, готові шаблони запитів та фрагменти конфігурації — підпишіться на розсилку для отримання практичних матеріалів з автоматизації Home Assistant, використання «Шаблонів», робочих процесів n8n та налаштування локальних LLM (Ollama) для відтворення та адаптації цих проєктів. Отримувати оновлення Підписуючись, ви погоджуєтеся отримувати електронні листи з розсилкою та маркетингові матеріали, а також приймаєте наші Умови використання та Політику конфіденційності. Ви можете відписатися будь-коли.
Я дійшов двох рішень. Звіт записується на спеціальну панель керування, щоб я міг отримати до нього доступ у будь-який час зі свого телефону чи комп’ютера.
Звіт також зачитується мені вголос, коли я вперше сідаю за стіл, щоб розпочати роботу вранці. Автоматизація запускається тим самим датчиком присутності, який відстежує, скільки часу я сиджу в офісному кріслі, і зачитує весь звітний аркуш через мій смарт-динамік.
Мій звітний аркуш дійсно корисний
Цей проєкт розпочався як жарт, щоб побачити, чи зможу я його реалізувати, але насправді він виявився надзвичайно корисним. Усвідомлення того, скільки часу я проводжу за столом щодня, стало справжнім одкровенням, навіть коли я намагаюся вставати і рухатися кожні півгодини. Це спонукало мене набагато частіше використовувати свій стіл-трансформер, що, безумовно, є позитивним моментом.
— **Порада від Soft Portal:** Ця стаття демонструє, як можна поєднати дані з вашого “розумного дому”, вашого смарт-пристрою та зовнішніх сервісів для створення персоналізованого інструменту самоконтролю за допомогою локальних моделей ШІ. Це чудовий приклад того, як технології можуть допомогти вам краще розуміти власні звички та мотивувати до позитивних змін.
Подробиці можна знайти на сайті: www.howtogeek.com