Nếu bạn sở hữu một phòng thí nghiệm tại gia (Home Lab) và một hệ thống nhà thông minh, khả năng cao bạn đã thiết lập Home Assistant. Thậm chí, bạn có thể đã tích hợp nó với một trợ lý giọng nói cục bộ để điều khiển các thiết bị thông minh mà không cần chạm tay. Tuy nhiên, liệu có gì tuyệt vời hơn nếu bạn có thể trò chuyện với trợ lý giọng nói của mình một cách tự nhiên và tùy biến cá tính?
Việc bổ sung các loa thông minh từ những thương hiệu lớn thường đi kèm với việc mất quyền kiểm soát dữ liệu cá nhân của bạn. Thay vào đó, bạn hoàn toàn có thể chạy một trợ lý giọng nói AI cục bộ tại nhà, không cần gửi dữ liệu về máy chủ bên ngoài, tích hợp nó vào Home Assistant và tạo ra một trợ lý giọng nói với cá tính riêng biệt, được cá nhân hóa hoàn hảo cho hệ thống nhà thông minh của bạn.
Hiện tại, mô hình AI Ollama của tôi đang chạy trên thiết bị NAS, điều này không phải là tối ưu nhất vì tôi không có GPU để tăng tốc độ tính toán. Tuy nhiên, đây chỉ là một thử nghiệm ban đầu và giờ đây khi đã thấy được tiềm năng, tôi dự định sẽ chuyển nó sang một máy chủ Proxmox vật lý với GPU Nvidia để tận dụng CUDA cho khả năng suy luận AI hiệu quả hơn. Ít nhất, đây cũng là một minh chứng rõ ràng cho tương lai của AI tác nhân (agentic AI) có thể làm được, nếu các công ty ngừng theo đuổi các chatbot dựa trên văn bản và đầu tư mạnh vào loại giao diện người-máy mà bất kỳ người hâm mộ Star Trek nào cũng đã chờ đợi bấy lâu nay.
Ưu Tiên Cài Đặt Home Assistant OS (HAOS) để Tối Ưu
HAOS Nhanh Hơn và Tiện Lợi Hơn So Với Container Docker
Mô phỏng máy ảo Home Assistant OS trên Synology DSM 7 để cài đặt trợ lý AI cục bộ
Lý do chính khiến bạn muốn liên kết Ollama (chạy các mô hình AI cục bộ để xử lý truy vấn), Whisper (mô hình chuyển giọng nói thành văn bản để phiên âm lời nói) và Piper (mô hình chuyển văn bản thành giọng nói để hoàn tất cuộc hội thoại giữa bạn và AI) là để có một AI để trò chuyện. Không chỉ trò chuyện, bạn còn có thể sử dụng nó để điều khiển Home Assistant và mọi phần của ngôi nhà thông minh được liên kết với dự án mã nguồn mở yêu thích của chúng ta.
Quá trình thiết lập này đáng ngạc nhiên là khá đơn giản, mặc dù đây là lần đầu tiên tôi sử dụng một chatbot AI ngoài các phiên bản web của ChatGPT. Ngoại trừ một điểm: ban đầu, tôi đã cài đặt Home Assistant dưới dạng container Docker trên NAS, và điều này khiến việc thêm các dịch vụ trở nên khó khăn hơn. Thay vào đó, bạn nên cài đặt Home Assistant OS (HAOS) làm hệ điều hành trên một Mini PC hoặc dưới dạng máy ảo.
Điều này là do kho Add-on của HAOS không khả dụng trên phiên bản Docker, và nó giúp mọi thứ dễ dàng hơn rất nhiều. Nếu không, bạn sẽ cần phải thiết lập Whisper, Piper và Ollama trong các container Docker riêng biệt, sau đó liên kết chúng vào Home Assistant, trong khi bạn có thể sử dụng kho Add-on và coi chúng như một phần của hệ điều hành.
Lợi Ích Vượt Trội của Mô Hình AI Cục Bộ Với Khả Năng Đàm Thoại
Trải Nghiệm Tương Tác Cá Nhân Hóa và Quyền Riêng Tư Tối Ưu
Giao diện Open UI hiển thị kết quả từ mô hình Qwen3 của Ollama, minh họa khả năng AI tại chỗ
Phần lâu nhất của quá trình này là chờ mô hình Llama 3 tải xuống. Việc tích hợp nó vào HAOS rất đơn giản, cũng như việc làm cho Whisper hoạt động. Tuy nhiên, tốc độ phản hồi hiện tại vẫn còn chậm và nó chưa thể thay thế hoàn toàn Alexa hay Google Assistant. Mặc dù vậy, khoảng cách không còn quá xa, và xét rằng những mô hình này trước đây đòi hỏi một lượng lớn phần cứng máy chủ để chạy, việc chúng hoạt động được trên các thiết bị tiêu dùng đã là một điều khá ấn tượng.
Tôi đã thiết lập Open UI để sử dụng Ollama thông qua văn bản để thử nghiệm, và mặc dù quá trình này mất một chút thời gian và khiến quạt NAS của tôi hoạt động mạnh mẽ theo cách mà chưa có tác vụ nào khác làm được, nhưng cảm giác khi biết rằng quá trình suy luận đang được thực hiện trên một thiết bị thuộc sở hữu của tôi, do chính tôi thiết lập tại nhà, vẫn mang lại một sự phấn khích nhỏ. Chắc chắn, người khác đã làm công việc khó khăn là huấn luyện AI và làm cho các plugin hoạt động với HAOS, nhưng đó vẫn là một thành tựu, giống như việc tự thay lốp xe hơi vậy.
Và điều thú vị là bạn có thể thay đổi cách AI phản hồi bằng cách đưa ra các lệnh văn bản. Tiện ích chuyển văn bản thành giọng nói không “thông minh”, nó đọc chính xác những gì nó nhận được. Nhưng bằng cách nói với Ollama rằng đây là trường hợp, AI sẽ đưa ra văn bản tốt hơn để chuyển đổi. Ví dụ, với thời gian, 14:22 có thể được đọc là “một-bốn-hai-hai”, nhưng khi bạn hướng dẫn AI điều chỉnh, nó sẽ thay đổi đầu ra thành “hai giờ hai mươi hai phút chiều” và đưa ra phản hồi tốt hơn. Đây là một cái nhìn hấp dẫn về cách các hướng dẫn đàm thoại có thể lập trình AI.
Biến Ngôi Nhà Thông Minh Thành Trợ Thủ Đắc Lực Cá Nhân
Trong khi không còn phụ thuộc vào Google hay Amazon cho việc hỗ trợ giọng nói, việc sở hữu trợ lý giọng nói cục bộ được hỗ trợ bởi Ollama của riêng tôi còn mang lại niềm vui lớn. Bạn không cần phải chịu đựng sự cứng nhắc của các mô hình AI doanh nghiệp. Bạn có thể huấn luyện AI của riêng mình để trở nên khó tính, châm biếm hoặc giới hạn lượng thông tin vô ích mà nó trả về khi bạn yêu cầu tắt đèn. Điều đó biến nó thực sự thành của bạn, và sự kiên trì trong việc tìm ra cách chạy mô hình và kết nối mọi thứ đã hoàn toàn xứng đáng.
Kết Luận
Việc xây dựng một trợ lý giọng nói AI cục bộ với Home Assistant mang lại sự kiểm soát tuyệt đối, quyền riêng tư dữ liệu được đảm bảo và khả năng cá nhân hóa chưa từng có. Mặc dù vẫn còn một số hạn chế về tốc độ và đòi hỏi kiến thức kỹ thuật nhất định, tiềm năng mà nó mang lại cho tương lai của nhà thông minh là vô cùng lớn. Việc ưu tiên cài đặt Home Assistant OS (HAOS) là chìa khóa để đơn giản hóa quá trình này, cho phép bạn tận dụng tối đa các add-on cần thiết như Ollama, Whisper và Piper.
Hãy thử nghiệm và khám phá tiềm năng của trợ lý giọng nói AI tại gia. Bạn đã sẵn sàng để biến ngôi nhà của mình thành một không gian thực sự thông minh và cá nhân hóa chưa? Hãy chia sẻ những trải nghiệm hoặc câu hỏi của bạn trong phần bình luận bên dưới nhé!
