radio-llm 的项目扩展与二次开发

1. 项目的基础介绍

radio-llm 是一个开源项目，旨在将大型语言模型（LLM）或传统机器人与 Meshtastic 网络通信网格集成。该项目允许用户在 Meshtastic 网络上与 LLM 进行交互，以获得简洁、自动化的响应。它不仅可以用于聊天，还能执行任务，如呼叫紧急服务、发送消息、检索传感器信息等。

2. 项目的核心功能

• 双向通信：实现 Meshtastic 和 LLM 之间的双向通信。
• 广播与目标响应：支持一般广播或针对特定节点的响应。
• 消息分片：自动将超过 200 字符的长消息分片发送。
• 消息历史：维护消息历史，以便进行上下文感知的交互。
• 节点信息：在响应中包含发送节点的特定信息，如电池电量、位置等。
• 工具使用：LLM 可以根据提示执行任务。
• 传统机器人功能：实现类似于即时通讯软件或社交平台机器人的功能。

3. 项目使用了哪些框架或库？

项目主要使用以下框架或库：

• Python 3.8+：项目的基础编程语言。
• Meshtastic Python 库：用于与 Meshtastic 设备通信。
• Ollama LLM Python SDK：用于与大型语言模型交互。
• PubSub 库：用于消息的发布和订阅。

4. 项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• model/：包含与 LLM 交互的模型相关代码。
  • tool_handler.py：定义工具处理逻辑。
  • tool_registry.py：注册工具。
  • config.yaml：配置文件，包含模型和工具的设置。
• main.py：项目的主程序文件，负责处理消息、连接和配置。
• requirements.txt：项目的依赖文件，包含所有必要的 Python 包。
• README.md：项目的说明文档，包含项目介绍、安装和配置指南。

5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 增加新的工具：根据需求，可以定义新的工具，并在 tool_handler.py 和 tool_registry.py 中注册，以扩展项目的功能。
• 优化 LLM 交互：可以通过调整 chat_with_llm 函数中的 LLM 模型，改进与 LLM 的交互效果。
• 自定义消息处理逻辑：根据特定应用场景，可以修改 onReceive 函数，添加自定义的消息处理逻辑。
• 增强安全性：在处理敏感信息时，可以增加加密和认证机制，确保通信的安全性。
• 用户界面开发：可以开发 Web 或移动端界面，方便用户更直观地与系统交互。
• 多语言支持：可以扩展项目，支持多种语言，以适应不同地区用户的需求。