物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的核心在于數(shù)據(jù)。然而,隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量激增,行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)也從單純的數(shù)據(jù)收集,轉(zhuǎn)變?yōu)槿绾螌?shí)時理解和處理數(shù)據(jù)。不妨想象這樣一個場景:您只需像日常對話一樣,使用自然語言就能實(shí)時查詢數(shù)據(jù)流;而原本晦澀難懂的傳感器數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)眼間就能變成清晰明了的預(yù)警提示,直接指導(dǎo)您的下一步行動。
這一愿景正在成為現(xiàn)實(shí)。隨著 EMQX 5.10.0 的發(fā)布,實(shí)時數(shù)據(jù)流與人工智能的融合已進(jìn)入全新階段,我們創(chuàng)新性地在可視化流處理引擎中集成大語言模型(LLM)。這將為您的 MQTT 數(shù)據(jù)流注入 OpenAI GPT、Anthropic Claude 以及任何兼容 OpenAI 的大模型的強(qiáng)大功能。
為什么要將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流與人工智能相結(jié)合?
傳統(tǒng)上,將人工智能應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)需要復(fù)雜且昂貴的工程設(shè)計。您必須將數(shù)據(jù)從 MQTT broker 遷移到單獨(dú)的平臺進(jìn)行處理,這會給時效性要求高的應(yīng)用程序帶來不可接受的延遲。
EMQX 創(chuàng)新性地解決了這一痛點(diǎn)。通過將 AI 處理能力直接嵌入數(shù)據(jù)流,您可以構(gòu)建智能工作流,實(shí)時分析、增強(qiáng)和轉(zhuǎn)換 MQTT 消息。這為開發(fā)具備實(shí)時感知、推理和響應(yīng)能力的新型應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
在首個版本中,我們已實(shí)現(xiàn)與 OpenAI 和 Anthropic 模型的深度集成。
解鎖全新可能:關(guān)鍵應(yīng)用場景
將大模型融入數(shù)據(jù)流,可輕松實(shí)現(xiàn)過去難以構(gòu)建的創(chuàng)新應(yīng)用場景。
智能異常檢測:
大模型能夠綜合分析多字段關(guān)聯(lián)關(guān)系,識別復(fù)雜異常狀態(tài),突破傳統(tǒng)閾值告警的局限。
例如:對 {'振動值': 9.5, '溫度': 85, '壓力': 1.2} 這樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行整體分析,大模型可以智能推斷:同一讀數(shù)中,當(dāng)振動與溫度同時升高時,其風(fēng)險程度遠(yuǎn)高于單一指標(biāo)異常,進(jìn)而生成精準(zhǔn)告警:「緊急告警:設(shè)備 XYZ 同時出現(xiàn)高振動與高溫,可能存在軸承過載風(fēng)險」。
實(shí)時數(shù)據(jù)匯總:
將傳感器原始、復(fù)雜的 JSON 數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)換為簡潔直觀的業(yè)務(wù)語言,用于儀表板或移動通知。
例如:將原始數(shù)據(jù) {"device_id": "device123", "temperature": 38.2, "humidity": 75} 自動轉(zhuǎn)換為「設(shè)備 device123 高溫告警:溫度 38.2°C,濕度 75%」,以此顯著提升監(jiān)控效率。
自然語言數(shù)據(jù)處理:
通過簡單指令完成復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。
例如,您可以指示大模型處理包含多個功率讀數(shù)的 JSON 數(shù)據(jù)并僅返回總和,從而簡化下游分析的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作。
語義數(shù)據(jù)分類:
根據(jù)消息內(nèi)容自動對其進(jìn)行分類和路由。
例如:大模型可以讀取設(shè)備日志,確定其事件是 INFO、WARNING 還是 CRITICAL_ERROR,并標(biāo)記消息以便將其路由到不同的系統(tǒng)。
5 分鐘快速入門:創(chuàng)建您的首個 AI 驅(qū)動流程
無需編寫代碼,通過可視化 Flow 設(shè)計器即可快速構(gòu)建一個讀取傳感器數(shù)據(jù),并使用 OpenAI 生成易讀摘要的數(shù)據(jù)流。
準(zhǔn)備工作:您需要一個有效的 OpenAI API 密鑰。
步驟 1:設(shè)置數(shù)據(jù)源
在 EMQX Flow 設(shè)計器中,將「消息節(jié)點(diǎn)」拖到畫布上。配置它以訂閱您設(shè)備發(fā)布數(shù)據(jù)的 MQTT 主題,例如 sensors/temp_humid。
步驟 2:添加 AI 處理
從處理面板拖拽「OpenAI 節(jié)點(diǎn)」到數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)。在配置面板中:
輸入:選擇 payload 將整個 MQTT 消息傳遞給模型。
系統(tǒng)消息:輸入自然語言指令。例如:將設(shè)備傳感器讀數(shù)轉(zhuǎn)換為易讀的簡短摘要。
模型:選擇一個 OpenAI 模型,例如 gpt-4o。
API 密鑰:安全輸入您的 OpenAI API 密鑰。
輸出別名:為 AI 的輸出命名,例如 summary。
步驟 3:重新發(fā)布洞察
從輸出面板拖出一個「重新發(fā)布」節(jié)點(diǎn)并將其連接到 OpenAI 節(jié)點(diǎn)。配置它并將結(jié)果發(fā)布到一個新主題中,如「ai/summary」,在「payload」字段中使用剛才創(chuàng)建的別名:${summary}。
步驟 4:部署和測試
連接所有節(jié)點(diǎn)并保存流程。
現(xiàn)在,當(dāng)您向主題發(fā)布 JSON 消息時,您將看到該主題上實(shí)時「sensors/temp_humid」出現(xiàn)自然語言摘要「ai/summary」。
發(fā)布一條測試消息,例如:
{ "device_id": "device123", "temperature": 38.2, "humidity": 75, "timestamp": 1717568000000}
并收到智能摘要:
2024 年 6 月 5 日,ID 為「device123」的設(shè)備記錄的溫度為 38.2°C,濕度為 75%。
突破數(shù)據(jù)處理邊界:高級 AI 功能
EMQX 5.10.0 中的大模型集成超越了簡單的數(shù)據(jù)匯總,您可以實(shí)現(xiàn)以下高級功能:
對傳入數(shù)據(jù)流進(jìn)行分類。
基于復(fù)雜模式識別生成告警。
從非結(jié)構(gòu)化傳感器日志中提取結(jié)構(gòu)化信息。
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)模式提供上下文建議。
將技術(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)友好的分析見解。
性能優(yōu)化建議
調(diào)用大模型處理數(shù)據(jù)需要一定時間,整個過程大概有幾秒到十幾秒,具體取決于模型的響應(yīng)速度。因此,大模型處理節(jié)點(diǎn)并不適用于高消息吞吐量(TPS)的場景。
為了獲得最佳性能:
選擇性地將大模型處理應(yīng)用于高價值數(shù)據(jù)。
使用數(shù)據(jù)過濾僅處理相關(guān)消息。
考慮在邊緣端聚合多個數(shù)據(jù)點(diǎn)或消息,然后將它們作為單個 MQTT 消息發(fā)送到 broker。
持續(xù)監(jiān)控處理時間并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。
拓展能力邊界
EMQX 5.10.0 中的大模型集成僅僅是我們 AI 征程的起點(diǎn)。我們正在開發(fā)更多 AI 功能,包括:
支持更多大模型供應(yīng)商。
用于語義搜索的向量嵌入生成。
與主流 AI 框架集成。
增強(qiáng)提示詞模板和優(yōu)化工具。
實(shí)時智能:EMQX 的未來
EMQX 與大模型的深度融合,正在重新定義物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的邊界。這不僅是一次簡單的功能升級,而是一場從底層改變物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)方式的革命性突破。
我們?yōu)殚_發(fā)者打造了直觀易用的低代碼交互界面,讓生成式 AI 的能力可以無縫融入數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的每個環(huán)節(jié)。打造具備真正智能、即時響應(yīng)和自主決策能力的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)變得前所未有的簡單。
準(zhǔn)備好利用人工智能激活您的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)了嗎?
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