ChatGPT插件帮助你实现家庭的自动化
最近ChatGPT插件十分的火爆，它能够让LLM应用开发者在ChatGPT基础之上实现实时、定制和专有的内容。按照OpenAI官网的说法：自从我们推出ChatGPT以来(许多开发人员也在尝试类似的想法)，用户一直在寻求插件，因为它们打开了广泛的可能用例。我们从一小群用户开始，随着我们了解的更多，计划逐步推出更大规模的访问(针对插件开发人员、ChatGPT用户，在Alpha阶段后，希望将插件集成到他们的产品中的API用户)。我们很高兴建立一个塑造人- AI交互范式未来的社区。
自从ChatGPT插件小规模上线以来，已经获得广泛的关注，社区中或者一些企业已经开发出不少非常亮眼的插件，其覆盖范围也是非常广泛的。ChatGPT的一个强大的能力就是帮助人们编写代码，从Java、Python、Javascript，这其中就包括嵌入式系统的代码编写。“好事者”和极客们纷纷尝试了基于树莓派的代码编写、优化、调试等，取得了很不错的“战绩”积累了丰富的经验。这为ChatGPT走进家庭实现辅助家庭自动化奠定了基础。
家庭自动化（也被称之为数字家庭、智能家居等等）已经历经了几十年了，虽然现在越来越多的人了解、接触并在使用其中的一些设备和功能，但是不得不说它还停留在初级的阶段。我们最常见的操作家庭电器设备的方式就是打开手机，找到App，找到设备，然后手动控制灯、窗帘、面板。这完全谈不上自动化，更不用提智能。我们曾经总结过作为实现智能家居的数字家庭的基本特性，其中如此篇话题相关的有：
-整体性，一个智能家居必须从家庭的整体角度去认识，在这个角度上一个设备和器具的效用是不同的。例如：一个冰箱从整体性上来看是家庭的食物储藏设备
-逻辑性，智能家居中的每一个组成部分之间都是有关联的，按照一定的逻辑或者规则去运作的。这反映出的就是家庭习惯
-可变性，随时间发生变化这一特性反映出家庭自身的适应性和进化能力
一个真正的智能家居应该反应或者体现上述的这些特性才是一个良好的、适用的数字家庭系统。ChatGPT以及ChatGPT插件的出现，为这些的实现真真切切地提供了可能性和技术基础。ChatGPT以其强大的语言理解能力为智能家居提供了新的交互和操作方式；ChatGPT的编码能力为智能家居的自动化代码的实现提供了可行的工具；而ChatGPT插件则是所有这些部署实现以及精准功能的实现的必要前提条件。现在这些都具备了，接下来就是尝鲜者们去实践了。
下面就是一例，一位极客尝鲜者的尝试。
ChatGPT插件非常简单。它们只是标准的Web API——与你可能编写或调用的任何其他API没有区别。我的插件非常基础。它只有两个端点。
一个返回一个灯的列表；另一个用来开关电灯。
我已经设置了5个光源的小演示：
- 厨房
- 卧室
- 餐桌灯
- 浴室
- 客厅
关于这个项目，我真正喜欢的事情之一是我根本不需要编写太多代码-我能够使用ChatGPT生成所有代码。对于这一点来说不正是说明这个项目特别适合于我们普通的老百姓吗。
这是这位仁兄使用的提示符（这些其实都是英文，为了方便大家理解翻的）：
写一个Python Flask API在树莓派上运行并控制一些连接到GPIO引脚的灯。
我有如下的照明灯:
- 厨房: pin 6
- 卧室: pin 13
- 餐厅餐桌: pin 19
- 浴室: pin 26
- 客厅: pin 5
我想要实现下面的端点:
get lights
- 返回照明灯列表及其当前状态
post toggle_light
- 切换照明灯的开关状态
下面就是这位仁兄从ChatGPT那里获得结果：
from flask import Flask, request, jsonifyimport RPi.GPIO as GPIO
app = Flask(__name__)
# GPIO setup
GPIO.setmode(GPIO.BCM)GPIO.setwarnings(False)
# Define your lights
lights = {
"Kitchen": {"pin": 6, "state": GPIO.LOW},
"Bedroom": {"pin": 13, "state": GPIO.LOW},
"Dining table": {"pin": 19, "state": GPIO.LOW},
"Bathroom": {"pin": 26, "state": GPIO.LOW},
"Lounge": {"pin": 5, "state": GPIO.LOW},}
# Setup pins
for light in lights.values():
GPIO.setup(light['pin'], GPIO.OUT)
GPIO.output(light['pin'], GPIO.LOW)
@app.route('/lights', methods=['GET'])def get_lights():
return jsonify(lights)
@app.route('/toggle_light', methods=['POST'])def toggle_light():
data = request.get_json()
light = data.get('light')
if light not in lights:
return {"error": "Light not found"}, 404
# Toggle light
lights[light]['state'] = GPIO.HIGH if lights[light]['state'] == GPIO.LOW else GPIO.LOW
GPIO.output(lights[light]['pin'], lights[light]['state'])
return {"success": f"{light} toggled"}, 200
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
如果对于这个插件进行进一步的开发的话，就完全可以实现将这段程序自动下载到相应的树莓派的设备上，希望这位仁兄再接再厉！ChatGPT插件在智能家居中的广泛的前景我们想应该通过这个简单的例子已经说明的很清晰了，我们也能够在这个实验项目的启发之下产生丰富的联想。大规模语言模型插件的应用前景广阔。为用户提供更加个性化和定制化的服务，满足不同用户的需求。它可以帮助提高各种应用场景的自然语言处理效率和用户体验。例如，在智能客服系统中，使用大规模语言模型插件可以自动回答用户的问题，提高客服的响应速度和服务质量。此外，大规模语言模型插件还可以用于自然语言生成和文本生成等领域，为各种应用场景提供更加准确、高效和可靠的服务。
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