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Test Adapter AI Toolbox v0.1.3 GitHub/Latest

Geplant Angeheftet Gesperrt Verschoben Tester
39 Beiträge 10 Kommentatoren 5.8k Aufrufe 19 Watching
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  • haselchenH haselchen

    Kann ich mich nur @liv-in-sky anschliessen.
    Ich denke, hier ist, für den Laien, zuviel Text und zu wenig Beispiel(bilder).
    Aus Neugier habe ich es mal installiert und selbst nach dem 100. Durchlesen hab ich kein Plan , was ich damit machen kann , soll oder wie es funktioniert.
    Ich zähle mich noch zu der 40+ Generation, also eigentlich noch sehr aufnahmefähig :) , aber hier bin ich tatsächlich ratlos.

    Eventuell gibt es demnächst nen Thread mit ein paar Beispielen , mit Screenshots und leichterer Erklärkost :)

    Edit:
    @ToGe88
    Damit will ich in keinster Weise Deine Anleitung am Anfang schmälern!
    Ich kriege es halt nicht in meine Birne :grimacing:

    David G.D Online
    David G.D Online
    David G.
    schrieb am zuletzt editiert von
    #25

    @haselchen

    Ich fand die Anleitung sehr gut, und wusste direkt was los war. Zumindest wenn man den Adapter dann einmal auf hatte.

    Im Endeffekt holt der Adapter "nur" Zb ChatGPT in den iobroker, wo du über einen Bot für verschiedene Fälle sein verhalten bestimmen kannst wie er reagiert.

    Für mich ist der Adapter eine schlauere Alexa mir mehr Einstellungen.

    Nutze Ihn aber auch noch nicht wirklich produktiv, das kommt wenn die Ausenkamera aufgehangen wird.

    Zeigt eure Lovelace-Visualisierung klick
    (Auch ideal um sich Anregungen zu holen)

    Meine Tabellen für eure Visualisierung klick

    1 Antwort Letzte Antwort
    0
    • O oxident

      @halsi82 Kannst Du grob umreißen, wie Du das umgesetzt hast?

      H Offline
      H Offline
      halsi82
      schrieb am zuletzt editiert von
      #26

      Generell kann ich euch allen nur empfehlen, legt euch bei openai oder openrouter oder bei anderen KI Instanzen einen TestAccount/API Account an. Openrouter ist kostenlos bei vielen KI Modellen. Allerdings habe ich meine besten Ergebnise mit GTP-4 bei OpenAI bekommen, ist allerdings kostenpflichtig und wird pro Anfrage abgerechnet.

      Wenn ihr dort mal einen Account habt, dann macht den Chat auf.
      Schickt die Beschreibung zum Chat - die Beispielanfrage und die Beispielantwort.
      Und dann spielt euch mit dem Chatbot herum. Das hilft im Normalfall die KI besser zu verstehen und zu bedienen.

      Jedes Werkzeug das man im Adapter anlegt hat ein Text_request und ein Text_response als Objekt. Ähnlich wie ein KI Chat. Thats it.

      Ich habe mittlerweile ein Werkzeug angelegt um meine Heizkurve zu steuern. Das bedeutet - je nach Wettervorhersage und Daten der Bewölkung (bei viel Sonne muss ich viel weniger heizen in meinem Haus, weil wir viel Fensterfläche Richtung Süden haben) meine Heizkurve jeden Tag bevor die Heizung startet anhand der Prognose zwischen einer bestimmten Range 0,3-0,5 angepasst wird.
      Folgende Beschreibung habe ich da der KI zum Beispiel gegeben.

      92ac6101-8895-4fc8-9ec7-ee22b4450cee-image.png

      @oxident
      Mit dem AI Adapter gibst du ja der KI zunächst die Beschreibung was die KI tun soll, dann eine Beispielanfrage und eine Beispielantwort. Siehe Screenshot unterhalb.

      4270e1f4-ff09-44c3-967e-0a1c3469b819-image.png

      Danach muss man über ein Javascript dem Adapter für das jeweilige Modell die Daten übermitteln - sprich das muss gleich sein wie die Beispielanfrage.

      In meinem Fall ein Javascript das so aussieht:

      var day =  new  Date().toLocaleString();
      var cloudCover = getState('weatherunderground.0.forecast.0d.cloudCover').val;
      var rlf = getState('javascript.0.Wetterstation.Aussenfeuchtigkeit').val;
      var pressure = getState('javascript.0.Wetterstation.Druck_absolut').val;
      var rain = getState('javascript.0.Wetterstation.Regen_Stunde').val;
      var temp = getState('mqtt.0.ebusd.700.DisplayedOutsideTemp').val;
      var wind = getState('javascript.0.Wetterstation.Wind').val;
      var trend = getState('javascript.0.Wetterstation.Wetter_Trend').val;
      var tempmax = getState('weatherunderground.0.forecast.0d.tempMax').val;
      var sonnenstrahlung = getState('javascript.0.Wetterstation.Sonnenstrahlung').val;
      
      var message =  'Aktuelles Datum und Uhrzeit '  + day +  '. Wetterdaten: Temperatur '  + temp +  '°C, ' + 'Vorhersage Tageshöchstemperatur' + tempmax +  '°C, ' +  'Luftfeuchtigkeit '  + rlf +  '%, '  +  'Wolkendecke '  + cloudCover +  '%, '  +  'Wind '  + wind +  'kmh, '  +  'Regenmenge pro Stunde '  + rain +  'mm, ' + 'Sonnenstrahlung ' + sonnenstrahlung + +'W/m2, ' + 'Trend: ' + trend +'.';
      
      sendTo('ai-toolbox.0',  'tool_request',  {
      	'tool':  'weather-reporter',
      	'text': message,
      },  async  (result)  =>  {
      	log(result);
      });
      

      Dann hab ich ein Blockly gebaut, dass mir 2 mal täglich das Javascript auslöst und mir das Ergebnis des AI Adapters und des jeweiligen Modells (Objekt Text-Response) per Push Nachricht auf mein Smartphone schickt.

      4a998de4-958a-4d34-8414-856f939e6b7f-image.png

      M 1 Antwort Letzte Antwort
      3
      • H halsi82

        Generell kann ich euch allen nur empfehlen, legt euch bei openai oder openrouter oder bei anderen KI Instanzen einen TestAccount/API Account an. Openrouter ist kostenlos bei vielen KI Modellen. Allerdings habe ich meine besten Ergebnise mit GTP-4 bei OpenAI bekommen, ist allerdings kostenpflichtig und wird pro Anfrage abgerechnet.

        Wenn ihr dort mal einen Account habt, dann macht den Chat auf.
        Schickt die Beschreibung zum Chat - die Beispielanfrage und die Beispielantwort.
        Und dann spielt euch mit dem Chatbot herum. Das hilft im Normalfall die KI besser zu verstehen und zu bedienen.

        Jedes Werkzeug das man im Adapter anlegt hat ein Text_request und ein Text_response als Objekt. Ähnlich wie ein KI Chat. Thats it.

        Ich habe mittlerweile ein Werkzeug angelegt um meine Heizkurve zu steuern. Das bedeutet - je nach Wettervorhersage und Daten der Bewölkung (bei viel Sonne muss ich viel weniger heizen in meinem Haus, weil wir viel Fensterfläche Richtung Süden haben) meine Heizkurve jeden Tag bevor die Heizung startet anhand der Prognose zwischen einer bestimmten Range 0,3-0,5 angepasst wird.
        Folgende Beschreibung habe ich da der KI zum Beispiel gegeben.

        92ac6101-8895-4fc8-9ec7-ee22b4450cee-image.png

        @oxident
        Mit dem AI Adapter gibst du ja der KI zunächst die Beschreibung was die KI tun soll, dann eine Beispielanfrage und eine Beispielantwort. Siehe Screenshot unterhalb.

        4270e1f4-ff09-44c3-967e-0a1c3469b819-image.png

        Danach muss man über ein Javascript dem Adapter für das jeweilige Modell die Daten übermitteln - sprich das muss gleich sein wie die Beispielanfrage.

        In meinem Fall ein Javascript das so aussieht:

        var day =  new  Date().toLocaleString();
        var cloudCover = getState('weatherunderground.0.forecast.0d.cloudCover').val;
        var rlf = getState('javascript.0.Wetterstation.Aussenfeuchtigkeit').val;
        var pressure = getState('javascript.0.Wetterstation.Druck_absolut').val;
        var rain = getState('javascript.0.Wetterstation.Regen_Stunde').val;
        var temp = getState('mqtt.0.ebusd.700.DisplayedOutsideTemp').val;
        var wind = getState('javascript.0.Wetterstation.Wind').val;
        var trend = getState('javascript.0.Wetterstation.Wetter_Trend').val;
        var tempmax = getState('weatherunderground.0.forecast.0d.tempMax').val;
        var sonnenstrahlung = getState('javascript.0.Wetterstation.Sonnenstrahlung').val;
        
        var message =  'Aktuelles Datum und Uhrzeit '  + day +  '. Wetterdaten: Temperatur '  + temp +  '°C, ' + 'Vorhersage Tageshöchstemperatur' + tempmax +  '°C, ' +  'Luftfeuchtigkeit '  + rlf +  '%, '  +  'Wolkendecke '  + cloudCover +  '%, '  +  'Wind '  + wind +  'kmh, '  +  'Regenmenge pro Stunde '  + rain +  'mm, ' + 'Sonnenstrahlung ' + sonnenstrahlung + +'W/m2, ' + 'Trend: ' + trend +'.';
        
        sendTo('ai-toolbox.0',  'tool_request',  {
        	'tool':  'weather-reporter',
        	'text': message,
        },  async  (result)  =>  {
        	log(result);
        });
        

        Dann hab ich ein Blockly gebaut, dass mir 2 mal täglich das Javascript auslöst und mir das Ergebnis des AI Adapters und des jeweiligen Modells (Objekt Text-Response) per Push Nachricht auf mein Smartphone schickt.

        4a998de4-958a-4d34-8414-856f939e6b7f-image.png

        M Offline
        M Offline
        mick70
        schrieb am zuletzt editiert von
        #27

        @halsi82 Die Heizkurve musst du demnach noch manuell anpassen, d.h. deine Heizung hat keinen Datenpunkt für die Heizkurve?

        H 1 Antwort Letzte Antwort
        0
        • M mick70

          @halsi82 Die Heizkurve musst du demnach noch manuell anpassen, d.h. deine Heizung hat keinen Datenpunkt für die Heizkurve?

          H Offline
          H Offline
          halsi82
          schrieb am zuletzt editiert von
          #28

          @mick70 Richtig - mehr oder weniger. Meine Heizung wird über EBUS gesteuert und über ein Skript kann ich die Heizkurve verändern. Nehme den Wert der zurück kommt - z.b. 0.35 - und schreibe den dann im Skript direkt an die Heizung.

          var command = "bash /home/Heizkurve.sh "+ heatcurve; - und die heatcurve kommt von dem AI Adapter.

          M 1 Antwort Letzte Antwort
          1
          • H halsi82

            @mick70 Richtig - mehr oder weniger. Meine Heizung wird über EBUS gesteuert und über ein Skript kann ich die Heizkurve verändern. Nehme den Wert der zurück kommt - z.b. 0.35 - und schreibe den dann im Skript direkt an die Heizung.

            var command = "bash /home/Heizkurve.sh "+ heatcurve; - und die heatcurve kommt von dem AI Adapter.

            M Offline
            M Offline
            mick70
            schrieb am zuletzt editiert von
            #29

            @halsi82 Sehr hübsch!

            Ich selbst verwende bisher eigene, parametergesteuerte Modelle, um bei PV-Überschuss innerhalb einer vorgegebenen Bandbreite eine Klimaanlage automatisch entweder zum Heizen oder Kühlen in unterschiedlichen Leistungsstufen mit Berücksichtigung der Schutzzeiten für den Kompressor zu regeln und um Überschusshitze aus einem kollektorgespeisten Boiler in den Pufferspeicher der Wärmepumpe abzuleiten.

            Klappt zwar durchaus ordentlich, meine starren Modelle sind bei zusätzlichen Parametern aber nur schwer anzupassen und prädiktiv/adaptiv sind sie natürlich auch nicht. Wenn ich Zeit habe, werde ich mal mit Versuchen ganz ähnlich wie bei dir beginnen, aber vermutlich mit dem Assistant Adapter, der der KI direkten Zugriff auf verschiedene Datenpunkte gibt.

            Den Toolbox Adapter nehme ich derzeit (zusammen mit dem iobroker custom skill und den alexa2 sowie text2command Adaptern) im Moment nur als verbesserte Sprach-Antwortmaschine für meine Echos bei schnellen Fragen (zB "Alexa, frage i o broker, welche Auswirkungen kann die Einführung von Deep Search auf den Markt für künstliche Intelligenz haben"). Wird hier im Moment wegen der Hörschwäche von Alexa gerade bei Fachbegriffen aber nicht stark genutzt. Mal sehen, ob mir da noch etwas besseres einfällt.

            O 1 Antwort Letzte Antwort
            1
            • haselchenH haselchen

              Kann ich mich nur @liv-in-sky anschliessen.
              Ich denke, hier ist, für den Laien, zuviel Text und zu wenig Beispiel(bilder).
              Aus Neugier habe ich es mal installiert und selbst nach dem 100. Durchlesen hab ich kein Plan , was ich damit machen kann , soll oder wie es funktioniert.
              Ich zähle mich noch zu der 40+ Generation, also eigentlich noch sehr aufnahmefähig :) , aber hier bin ich tatsächlich ratlos.

              Eventuell gibt es demnächst nen Thread mit ein paar Beispielen , mit Screenshots und leichterer Erklärkost :)

              Edit:
              @ToGe88
              Damit will ich in keinster Weise Deine Anleitung am Anfang schmälern!
              Ich kriege es halt nicht in meine Birne :grimacing:

              T Offline
              T Offline
              ToGe88
              Developer
              schrieb am zuletzt editiert von
              #30

              @haselchen haha, kann ich verstehen das es am Anfang etwas überfordernd wirkt. Ich beschäftige mich schon sehr lange mit der ganzen Materie deswegen ist es für mich nicht so leicht das ganze aus den Augen eines Laien zu betrachten.

              Aktuell ist der Adapter noch in der Alpha/Test Phase, sobald die Prüfung für die Beta abgeschlossen ist werde ich hier im Forum einige umfangreichere Beispiele präsentieren wie man den Adapter effektiv einsetzen kann. Ein paar gute use cases wurden hier im thread ja bereits genannt.

              Schau dir doch zum Einstieg in das Thema mal den AI Assistent Adapter von mir an. Dieser bietet dir eine einfache Möglichkeit per natürlicher Sprache mit deinem iobroker zu interagieren. Solltest du dort an die Grenzen stoßen kannst du den Assistenten dann auch mit weiteren Funktionen erweitern für welche du zb auch den Toolbox Adapter einsetzen kannst. (In Kombination bieten diese beiden Adapter dann eine sehr umfangreiche Möglichkeit sich einen persönlichen KI-Assistenten zu schaffen)

              Einfach beschrieben könnte man sagen:

              Per Chat/Sprache mit deinem ioBroker interagieren -> AI Assistent

              Funktionen, Auswertungen oder Konvertierungen aus komplexen Daten mit KI durchführen -> AI Toolbox

              1 Antwort Letzte Antwort
              2
              • M mick70

                @halsi82 Sehr hübsch!

                Ich selbst verwende bisher eigene, parametergesteuerte Modelle, um bei PV-Überschuss innerhalb einer vorgegebenen Bandbreite eine Klimaanlage automatisch entweder zum Heizen oder Kühlen in unterschiedlichen Leistungsstufen mit Berücksichtigung der Schutzzeiten für den Kompressor zu regeln und um Überschusshitze aus einem kollektorgespeisten Boiler in den Pufferspeicher der Wärmepumpe abzuleiten.

                Klappt zwar durchaus ordentlich, meine starren Modelle sind bei zusätzlichen Parametern aber nur schwer anzupassen und prädiktiv/adaptiv sind sie natürlich auch nicht. Wenn ich Zeit habe, werde ich mal mit Versuchen ganz ähnlich wie bei dir beginnen, aber vermutlich mit dem Assistant Adapter, der der KI direkten Zugriff auf verschiedene Datenpunkte gibt.

                Den Toolbox Adapter nehme ich derzeit (zusammen mit dem iobroker custom skill und den alexa2 sowie text2command Adaptern) im Moment nur als verbesserte Sprach-Antwortmaschine für meine Echos bei schnellen Fragen (zB "Alexa, frage i o broker, welche Auswirkungen kann die Einführung von Deep Search auf den Markt für künstliche Intelligenz haben"). Wird hier im Moment wegen der Hörschwäche von Alexa gerade bei Fachbegriffen aber nicht stark genutzt. Mal sehen, ob mir da noch etwas besseres einfällt.

                O Online
                O Online
                oxident
                schrieb am zuletzt editiert von
                #31

                @mick70 Kannst Du grob umreißen, wie Du die Sache mit Alexa machst?
                Ich bin immer davon ausgegangen, dass der iot-Adapter nur ganz wenig Zeit lässt, eine Antwort in Javascript zu formulieren. So schnell wird ja bestimmt nichts kommen ;-)

                M 1 Antwort Letzte Antwort
                0
                • O oxident

                  @mick70 Kannst Du grob umreißen, wie Du die Sache mit Alexa machst?
                  Ich bin immer davon ausgegangen, dass der iot-Adapter nur ganz wenig Zeit lässt, eine Antwort in Javascript zu formulieren. So schnell wird ja bestimmt nichts kommen ;-)

                  M Offline
                  M Offline
                  mick70
                  schrieb am zuletzt editiert von mick70
                  #32

                  OK, war wohl nicht wichtig.

                  O 1 Antwort Letzte Antwort
                  0
                  • M mick70

                    OK, war wohl nicht wichtig.

                    O Online
                    O Online
                    oxident
                    schrieb am zuletzt editiert von
                    #33

                    @mick70 said in Test Adapter AI Toolbox v0.1.3 GitHub/Latest:

                    OK, war wohl nicht wichtig.

                    Was meinst Du?

                    1 Antwort Letzte Antwort
                    0
                    • T ToGe88
                      Aktuelle Test Version 0.1.3
                      Veröffentlichungsdatum 27.12.2024
                      Github Link https://github.com/ToGe3688/ioBroker.ai-toolbox

                      Hallo zusammen,

                      ich möchte euch den neuen ioBroker AI Toolbox Adapter vorstellen, den ich kürzlich entwickelt habe. Der Adapter bringt KI-Modelle in eure ioBroker Smart-Home-Umgebung.

                      Was macht der Adapter?

                      Der AI Toolbox Adapter ermöglicht die Integration von KI-Modellen (Large Language Models, LLMs) in ioBroker. Damit könnt ihr maßgeschneiderte Tools erstellen, die spezifische Aufgaben automatisieren oder auch als intelligente Chatbots dienen. Die wichtigsten Features sind:

                      • Unterstützung für verschiedene KI-Anbieter, darunter OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Perplexity und lokale / selbst gehostete Modelle wie LocalAI oder LM Studio.
                      • Erstellung individueller Tools mit flexiblen Einstellungen wie System-Prompts, Beispielnachrichten, Nachrichtenverläufen und Kreativitätsparametern.
                      • Direkte Kommunikation mit euren Tools und den Modellen über Datenpunkte oder via sendTo über Scripte im Javascript Adapter
                      • Token- und Nutzungsstatistiken zur Optimierung und Kostenkontrolle.
                      • Vision / Image Fähigkeiten für Tools. Bilder analysieren und nach eigener Vorgabe auswerten lassen.

                      Beispiele für die Anwendung

                      • Chatbots: Eigene Assistenten die sich wie ein Chatbot verhalten und zur Kommunikation genutzt werden können.
                      • Wetter-Bot: Personalisierte Wetterberichte basierend auf euren Sensordaten die ihr via ioBroker zur Verfügung stellt.
                      • Musik-Assistent: Musikempfehlungen passend zur Stimmung oder zum Wetter für Smartspeaker z.B. Alexa
                      • Lichtsteuerung: Automatische RGB-Beleuchtungsvorschläge je nach Musikrichtung. Hier können JSON Daten zur weiteren Verwendung in Scripten erzeugt werden.
                      • Individuelle Begrüßungen: Erzeuge individuelle Begrüßungen basierend auf den zur Verfügung gestellten Daten. Die Begrüßungen können gekoppelt mit der Anwesenheit z.B. über Alexa ausgegeben werden.
                      • Bild Analyse: Bildmaterial nach eigenen Vorgaben auswerten lassen

                      Wie funktioniert’s?

                      Nach der Installation könnt ihr eure Tools direkt im Admin Interface anlegen und konfigurieren. Mit einem Klick stehen Datenpunkte für Anfragen (text_request) und Antworten (text_response) bereit. Beachtet dabei eure Tools so präzise wie möglich zu formulieren um gute Ergebnisse zu erhalten. Die Beispielanfragen und -antworten helfen hierbei das Model zu formen um konsistente Ausgaben zu erhalten. Auch die Integration in Skripte ist möglich, z. B.:

                      Mit Tools interagieren

                      sendTo('ai-toolbox.0', 'tool_request', {
                        tool: 'simple-chatbot',
                        text: 'Hallo, wie geht’s?',
                      }, (result) => {
                        console.log(result); // Antwort vom Tool als Textstring
                      });
                      

                      Direkt mit Modellen interagieren

                      sendTo('ai-toolbox.0', 'model_request', {
                          'model': 'MODEL-NAME',
                          'system_prompt': 'System prompt for your request'
                          'temperature': 'Temperature setting for your request'
                          'max_tokens': 'Max number of tokens to generate'
                          'text': 'The message for the tool to respond to',
                      }, async (result) => {
                          console.info(result.text); // Text response of the model
                          console.info(result.model); // Used model for request
                          console.info(result.tokens_input); // Used input tokens
                          console.info(result.tokens_output); // Used output tokens
                          console.info(result.error); // Error, populated if request fails
                          console.info(result.request_data); // JSON object with request data
                          console.info(result.response_data); // JSON object with raw response of the API call
                      });
                      

                      Feedback gesucht!

                      Ich freue mich über euer Feedback, sei es zu den Funktionen, der Benutzerfreundlichkeit oder Ideen für neue Anwendungsfälle. Auch Bug-Reports und Verbesserungsvorschläge sind willkommen! Da es mein erster Adapter für ioBroker ist bitte ich um Nachsicht falls ich Dinge nicht korrekt umgesetzt habe. :astonished:

                      Den Adapter findet ihr auf Github unter https://github.com/ToGe3688/ioBroker.ai-toolbox

                      Eine detaillierte Anleitung und ein Quick-Start Guide ist im Readme enthalten.

                      Danke schon jetzt für eure Rückmeldungen! 🙏

                      Viele Grüße!

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                      RandyAndy
                      schrieb am zuletzt editiert von
                      #34

                      Hallo,
                      Ich verwende nun seit einiger Zeit den ai-toolbox-Adapter in Kombination mit Openrouter.
                      Es hat sich gezeigt, dass das beste Ergebnis mit Gemini erzeugt wird. DeepSeek ist nicht schlecht aber nicht aud dem gleichen Niveau.
                      Leider verlangt seit einigen Tagen "Openrouter", dass man Credits in Verbindung mit Gemini haben muss.
                      Da bei Gemini bis zu 1 Mio Tokens frei sind, frage ich mich, ob man nicht direkt auf Gemini über den Adpater zugreifen kann. Einen API key habe ich.
                      Hat das schon jemand hinbekommen ?

                      R 1 Antwort Letzte Antwort
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                      • R RandyAndy

                        Hallo,
                        Ich verwende nun seit einiger Zeit den ai-toolbox-Adapter in Kombination mit Openrouter.
                        Es hat sich gezeigt, dass das beste Ergebnis mit Gemini erzeugt wird. DeepSeek ist nicht schlecht aber nicht aud dem gleichen Niveau.
                        Leider verlangt seit einigen Tagen "Openrouter", dass man Credits in Verbindung mit Gemini haben muss.
                        Da bei Gemini bis zu 1 Mio Tokens frei sind, frage ich mich, ob man nicht direkt auf Gemini über den Adpater zugreifen kann. Einen API key habe ich.
                        Hat das schon jemand hinbekommen ?

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                        RandyAndy
                        schrieb am zuletzt editiert von
                        #35

                        @randyandy sagte in Test Adapter AI Toolbox v0.1.3 GitHub/Latest:

                        Hallo,
                        Ich verwende nun seit einiger Zeit den ai-toolbox-Adapter in Kombination mit Openrouter.
                        Es hat sich gezeigt, dass das beste Ergebnis mit Gemini erzeugt wird. DeepSeek ist nicht schlecht aber nicht aud dem gleichen Niveau.
                        Leider verlangt seit einigen Tagen "Openrouter", dass man Credits in Verbindung mit Gemini haben muss.
                        Da bei Gemini bis zu 1 Mio Tokens frei sind, frage ich mich, ob man nicht direkt auf Gemini über den Adpater zugreifen kann. Einen API key habe ich.
                        Hat das schon jemand hinbekommen ?

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                        • R RandyAndy

                          @randyandy sagte in Test Adapter AI Toolbox v0.1.3 GitHub/Latest:

                          Hallo,
                          Ich verwende nun seit einiger Zeit den ai-toolbox-Adapter in Kombination mit Openrouter.
                          Es hat sich gezeigt, dass das beste Ergebnis mit Gemini erzeugt wird. DeepSeek ist nicht schlecht aber nicht aud dem gleichen Niveau.
                          Leider verlangt seit einigen Tagen "Openrouter", dass man Credits in Verbindung mit Gemini haben muss.
                          Da bei Gemini bis zu 1 Mio Tokens frei sind, frage ich mich, ob man nicht direkt auf Gemini über den Adpater zugreifen kann. Einen API key habe ich.
                          Hat das schon jemand hinbekommen ?

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                          RandyAndy
                          schrieb am zuletzt editiert von RandyAndy
                          #36

                          Wie im Adapter beschrieben ist openrouter.ai gut zum Lernen. Damit kann man erste Schritte gut erledigen. Alle anderen Dienste die im Adpater angeboten werden sind aber nicht oder nur gegen Entgeld nutzbar wie OpenAI. Spannender finde ich hier aber die Google Gemini Lösung die für den Heimgebrauch kostenlos ist (bzw. ich kann mir nicht vorstellen dass man 1 Mio Token per Monat verbrauchen kann). Da Google Gemini nicht unterstützt wird und offensichtlich der Adapter nicht mehr gepflegt wird (Schade eigentlich) mache ich das nun über pyton oder cURL. Die ersten Tests sind recht vielversprechend und ich bin dann hier wieder raus.
                          Aber Danke an die Entwickler, für den Einstieg war der Adapter recht brauchbar.

                          O 1 Antwort Letzte Antwort
                          0
                          • R RandyAndy

                            Wie im Adapter beschrieben ist openrouter.ai gut zum Lernen. Damit kann man erste Schritte gut erledigen. Alle anderen Dienste die im Adpater angeboten werden sind aber nicht oder nur gegen Entgeld nutzbar wie OpenAI. Spannender finde ich hier aber die Google Gemini Lösung die für den Heimgebrauch kostenlos ist (bzw. ich kann mir nicht vorstellen dass man 1 Mio Token per Monat verbrauchen kann). Da Google Gemini nicht unterstützt wird und offensichtlich der Adapter nicht mehr gepflegt wird (Schade eigentlich) mache ich das nun über pyton oder cURL. Die ersten Tests sind recht vielversprechend und ich bin dann hier wieder raus.
                            Aber Danke an die Entwickler, für den Einstieg war der Adapter recht brauchbar.

                            O Online
                            O Online
                            oxident
                            schrieb am zuletzt editiert von
                            #37

                            @randyandy Guter Hinweis mit Gemini! Ich für meinen Teil fahre mit Qwen-12B unter Ollama (via Open WebUI) auch ganz gut.

                            Ich glaube, der Adapter ist einfach "zu früh". Will sagen, es fehlen vielleicht noch richtige Use-Cases mit praktischen Beispielen. Dann könnte das vielleicht noch zünden...

                            B 1 Antwort Letzte Antwort
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                            • O oxident

                              @randyandy Guter Hinweis mit Gemini! Ich für meinen Teil fahre mit Qwen-12B unter Ollama (via Open WebUI) auch ganz gut.

                              Ich glaube, der Adapter ist einfach "zu früh". Will sagen, es fehlen vielleicht noch richtige Use-Cases mit praktischen Beispielen. Dann könnte das vielleicht noch zünden...

                              B Offline
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                              bloop
                              schrieb am zuletzt editiert von
                              #38

                              @oxident
                              Ich fahre mit Ollama ebenfalls sehr gut! Funktioniert im Adapter leider noch nicht. Auf GitHub habe ich bereits ein Feature Request für Ollama angefragt. Es wird scheinbar bereits daran gearbeitet.
                              Leider reagiert der Großteil der Community gegenüber AI use cases sehr abweisend - anders als bei HA…
                              Ich denke ebenfalls das es hierfür noch zu früh ist und noch keiner der großen Streamer etwas bahnbrechendes dazu veröffentlicht hat.
                              Ich verwende meine AI aktuell lediglich um regelmässige Benachrichtigungen Kreativer zu gestalten und trainiere meine AI mit Bildern der Kameras um irgendwann zu Personen, Tieren usw. korrekte Namen zuweisen zu können. Als Nächstes möchte ich meine AI mit Datenpunkten usw. trainieren. Alles Lokal versteht sich.
                              Was sind eure use cases denn so?

                              R 1 Antwort Letzte Antwort
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                                @oxident
                                Ich fahre mit Ollama ebenfalls sehr gut! Funktioniert im Adapter leider noch nicht. Auf GitHub habe ich bereits ein Feature Request für Ollama angefragt. Es wird scheinbar bereits daran gearbeitet.
                                Leider reagiert der Großteil der Community gegenüber AI use cases sehr abweisend - anders als bei HA…
                                Ich denke ebenfalls das es hierfür noch zu früh ist und noch keiner der großen Streamer etwas bahnbrechendes dazu veröffentlicht hat.
                                Ich verwende meine AI aktuell lediglich um regelmässige Benachrichtigungen Kreativer zu gestalten und trainiere meine AI mit Bildern der Kameras um irgendwann zu Personen, Tieren usw. korrekte Namen zuweisen zu können. Als Nächstes möchte ich meine AI mit Datenpunkten usw. trainieren. Alles Lokal versteht sich.
                                Was sind eure use cases denn so?

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                                RandyAndy
                                schrieb am zuletzt editiert von
                                #39

                                @bloop

                                mein use case ist es automatisiert eMails zu beantworten.
                                DeepSeek ist da nicht schlecht und 90% - 95% der Antworten sind echt brauchbar. Ich habe parallel mal Gemini (manuel) verwendet und die Antworten wären besser und DeepSeek ist schon recht erfinderisch. Ich bin hier aber noch beim Beobachten und testen und habe die automatisierte Antwort noch nicht scharf geschaltet.
                                Tendentiell werde ich aber vermutlich mit den POST-Funktionen und Gemini in Zukunft weiter arbeiten und nicht mit DeepSeek. Dazu benötige ich aber ein wenig Zeit, die ich derzeit nicht habe, da mich etwas anderes noch wichtigers aufhält.

                                Andreas

                                1 Antwort Letzte Antwort
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