本文介紹如何實現(xiàn)大模型+語音交互對風扇實現(xiàn)開關控制，示例使用的硬件是聆思CSK6大模型開發(fā)板，大模型接的是星火大模型。本文將先詳細介紹大模型云端從獲取交互語音到下發(fā)控制指令的全過程，包括整合上下文、配置提示詞、語義意圖分類、提取關鍵信息以及控制指令的執(zhí)行等關鍵環(huán)節(jié)。

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下載工程示例：風扇控制.json

導入工程示例：點擊右上角”≡“找到”導入“

點擊之后選擇”導入節(jié)點文件”，導入下載的”風扇控制.json“示例工程文件

流程分為主要兩個部分，第一部分為進行語音交互，將用戶的語音輸入識別為文字后利用第一個提示詞節(jié)點（分類提示詞），將用戶的語音命令進行意圖分類。

第二部分是根據(jù)前面的意圖識別結果進行多分支處理。畫圖(第一個分支）的分支是調用星火大模型的文生圖功能生成圖片。風扇控制（第二個分支）的分支是再次利用提示詞（控制風扇提示詞）調用星火大模型從用戶的語音內容中提取關鍵的控制信息，如“打開/關閉風扇”控制gpio上下電來實現(xiàn)控制風扇狀態(tài)，最后一個分支是閑聊分支是用于完成語音的基本問答功能。

第一部分主要講解提示詞、語義改寫、落域結果判斷部分

按照提示詞的一般設計原則，首先要對大模型進行角色設定（“你是一個分類專家”）。然后對其進行任務設定（“你需要將用戶的句子歸為“風扇控制”、“畫畫”、“閑聊”中的一類”）。接下來就是給大模型一些例子進行學習理解以提高分類的準確性。

語義改寫可以幫我們改寫用戶的問題，當有多輪提問的時候，使用語義改寫可以將用戶的多個問題改寫成一個完整的問題，提高流程的處理效果。

當判斷到有歷史對話時，語義改寫節(jié)點會整合用戶的多個問題為一個完整問題，再傳到提示詞節(jié)點進行分類。

當判斷到?jīng)]有歷史對話時，直接會傳到提示詞節(jié)點進行分類。

這里有三個落域，分別是畫畫、控制GPIO、閑聊三個落域，它會通過前面的分類提示詞來判斷是哪個落域，每個落域對應不同的分支，如要再增添落域，點擊左下角”添加“即可

前置處理函數(shù)、后置處理函數(shù)都是使用function節(jié)點來編寫javascript代碼，其主要作用

前置處理：主要用來提取上一個節(jié)點的輸出參數(shù)轉換或組裝成下一個節(jié)點的輸入?yún)?shù)

后置處理：主要用來提取上一個節(jié)點的輸出參數(shù)生成語音播放內容以及NLP結果推送給端側，會比前置處理單純提取參數(shù)復雜一些。

第二部分我們只看第二條分支（風扇分支），前置處理與”閑聊”的前置處理相同，直接照抄即可。這里關鍵講解“提示詞”與“后置處理”節(jié)點

風扇控制的提示詞的作用是從用戶的命令中提取關鍵信息（打開/關閉）來實現(xiàn)并返回風扇狀態(tài)的十進制值，打開即為“1”，關閉即為“0”，采用自然語言處理（NLP)比采用通配符匹配有更好的識別效果

后置處理這里分為設置語音提示、創(chuàng)建數(shù)據(jù)模板、獲取用戶指令、識別指令、執(zhí)行操作、構造消息發(fā)送反饋和日志打印，這里主要部分為創(chuàng)建數(shù)據(jù)模板、獲取用戶指令、識別指令、執(zhí)行操作。

數(shù)據(jù)模板是用于告訴系統(tǒng)我們想要執(zhí)行什么操作。模板里包含了一個意圖（“SET")和一個結果列表，這個列表里包含了一個ID，一個類型（"integer"，表示我們用的是整數(shù)），和一個值（初始設為0，代表風扇是關閉的）。不建議直接修改。

系統(tǒng)會通過讀取msg.payload來獲取用戶指令，這里面包含了用戶的輸入。不需修改。

系統(tǒng)會檢查用戶說了什么，如果用戶說“打開風扇”，系統(tǒng)就設置一個值為1（代表風扇打開），并準備說“風扇已打開”。如果用戶說“關閉風扇”，系統(tǒng)就設置值為0（代表風扇關閉）

并準備說“風扇已關閉”。如果用戶說的系統(tǒng)沒聽懂，就準備一句“很抱歉，我沒有明白您的指令，請再說一遍”。

如果系統(tǒng)識別了用戶的指令，把值設置為GPIO的值（1或0），然后準備發(fā)送語音提示。

另外，正常情況下，節(jié)點將產(chǎn)生兩個數(shù)據(jù)，其中nluMsg是一個JSON字符串，發(fā)送給開發(fā)板進行數(shù)據(jù)處理，其格式是由intentTemplate變量定義的，修改時要注意不要出錯。而ttsMsg是發(fā)給TTS合成語音節(jié)點的，生成語音數(shù)據(jù)發(fā)送給開發(fā)板直接進行播放。