私のスマート ホームは毎日、残酷なほど正直なレポート カードを私に送ってくれます。ローカル LLM を使用してレポート カードを設定する方法は次のとおりです。

私のスマートホームは私について多くのことを知っていますが、すべてが良いわけではありません。私がオフィスの椅子に座って過ごした時間、歩数、運動量などを把握しています。もっと良い成績を収めた自分を恥じようとして、私はローカル AI モデルを使用して、毎日卑劣な成績表を生成することにしました。

ホーム アシスタントに健康データを取り込む

ショートカットのおかげで支払いをしなくて済みました

この設定で最も困難だったのは、私の健康データを Home Assistant に取り込むことでした。私の iPhone と Apple Watch には多くの健康情報が記録されていますが、ここは Apple なので、その情報にアクセスするのは難しい場合があります。 Apple Health データを Home Assistant に渡すことができるアプリはいくつかありますが、それらの多くは有料アプリであり、私はさらにサブスクリプションを希望しませんでした。

代わりに、ショートカット アプリを使用しました。ショートカットには、歩数、運動時間、スタンド時間などの情報を取得できるアクションがあり、ホーム アシスタント REST API を使用してデータをホーム アシスタントに送信するためのショートカットを取得できます。の /api/states エンドポイントを使用すると、歩数、運動時間、スタンド時間を特定のホーム アシスタント センサーに保存できます。

この自動化をトリガーする方法が重要です。健康データは iPhone のロックが解除されている場合にのみ確実に読み取られる可能性があるため、タイマーで実行しても常に機能するとは限りません。代わりに、就寝時に充電するために iPhone を接続したときに実行される自動化を設定しました。そうすることで、充電時に電話がロック解除されていることを確認できます。シンプルな「If」アクションにより、携帯電話を充電するたびではなく、夕方の設定時間後にのみ自動化が実行されるようになります。

ブランド

りんご

心拍数モニター

はい

Apple Watch Ultra 3 は、友人や家族のアップデートを簡単にする新しい衛星機能を提供します。

n8n ワークフローはプロンプトを構築します

データは 4 つのソースから収集されます

私のショートカットにより、私の健康データがホーム アシスタントで確実に利用できるようになり、レポート カードの情報源の 1 つが提供されます。私のホームオフィスの存在センサーは別のソースを提供します。私はオフィスチェアの周囲にゾーンを設定し、そのゾーン内でどれくらいの時間存在が検出されたかを判断することで、オフィスチェアに座っていた時間を正確に知ることができます。

また、Home Assistant には、各タスクの期限を記載した To Do リストもあります。これらの期限を使用すると、期限を過ぎた項目が表示されます。

パズルの最後のピースは、Home Assistant の外部から提供されます。仕事で書く必要のあるすべての記事と期限を記載した Notion ページがあります。この情報はホーム アシスタントに保存されないため、n8n を使用してローカル LLM を実行するためのプロンプトを構築することにしました。

n8n オートメーションは、Home Assistant から必要なデータをすべて取得し、関連する Notion ページにクエリを実行して、近日公開予定の記事や期限を過ぎた記事があるかどうかを確認します。その後、すべてのデータが 1 つのプロンプトに結合されます。

LLM を起動してプロンプトを実行する

オラマは夜間に仕事に就き、その後再びシャットダウンします

クレジット: Jerome Thomas / How-To Geek

n8n 自動化の最終段階は、Ollama を使用してミニ PC 上で実行されているローカル LLM にプロンプ​​トを渡すことです。モデルはかなりの量の RAM を使用するため、プロンプトを LLM に渡して処理する前に、Proxmox で Ollama コンテナーを起動する自動化ステップを設けています。

私が使用した llama3.2:3b これは、あまり問題なく実行できるほど小さいため、Ollama のモデルと同様ですが、適切な応答を生成するのに十分な能力があります。出力の生成には数分かかりますが、夜中に実行しているので待ち時間は問題ありません。

レポートカードのテキストが LLM によって生成されると、それは input_text ホーム アシスタントのヘルパーを起動すると、RAM を解放するために Ollama コンテナが再度シャットダウンされます。 1 つの問題点は、 input_text ヘルパー状態は最大 255 文字までしか保存できません。ただし、属性には同じ 255 文字の制限がないため、レポート カードの切り詰められたバージョンが、属性として設定された全文とともに状態として保存されます。

ダッシュボードにレポートカードを表示する

私のスマートスピーカーも毎朝読み上げてくれます

n8n オートメーションの実行が終了すると、 full_report 私の属性 input_text ヘルパーには、LLM によって生成されたフルテキストが含まれています。私に必要だったのは、それを消費する方法だけでした。

結局、解決策は2つありました。レポートは専用のダッシュボードに書き込まれるため、携帯電話やコンピューターからいつでもアクセスできます。

朝、仕事を始めるために最初に机に座るときにも、このレポートが読み上げられます。私がオフィスの椅子に座っている時間を追跡するのと同じプレゼンスセンサーによって自動化がトリガーされ、スマートスピーカーを通じてレポートカード全体が読み上げられます。

私の通知表は本当に役に立ちます

このプロジェクトは、実現できるかどうかというちょっとした楽しみから始めましたが、実際には本当に役に立ちました。 30分ごとに立ち上がって移動しようとしている場合でも、私が毎日机に座ってどれだけの時間を費やしているかを聞くと、本当に目を見張るものがあります。そのおかげでスタンディングデスクをもっと使うようになりましたが、これは良いこととしか言いようがありません。