สร้างผู้ช่วย AI ส่วนตัวของคุณเอง: คู่มือฉบับสมบูรณ์ด้วย Reachy Mini และ DGX Spark

สร้างผู้ช่วย AI ส่วนตัวของคุณเอง: คู่มือฉบับสมบูรณ์ด้วย Reachy Mini และ DGX Sparkในยุคที่ AI ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การมีผู้ช่วย AI ส่วนตัวที่สามารถทำงานร่วมกับเราได้อย่างเป็นธรรมชาติ ไม่ใช่เรื่องเพ้อฝันอีกต่อไป NVIDIA ได้เปิดตัวโซลูชันที่น่าทึ่งในการนำ "เอเจนต์ AI" มาสู่ชีวิตจริง ด้วย DGX Spark และ Reachy Mini ทำให้เราสามารถสร้างผู้ช่วย AI ที่ทำงานได้อย่างชาญฉลาด เข้าใจคำสั่งเสียง และโต้ตอบกับโลกจริงได้ ราวกับมี R2D2 น้อยๆ มาอยู่ข้างกายบทความนี้จะพาคุณไปสำรวจวิธีการสร้างประสบการณ์นี้ด้วยตัวเอง โดยใช้พลังการประมวลผลของ NVIDIA DGX Spark ร่วมกับ Reachy Mini หุ่นยนต์ที่พร้อมให้คุณปรับแต่งและเชื่อมต่อเข้ากับระบบ AI ของคุณได้อย่างง่ายดายทำไม Reachy Mini และ DGX Spark ถึงน่าสนใจ?Reachy Mini ไม่ใช่แค่หุ่นยนต์ธรรมดา แต่เป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อการปรับแต่งและเชื่อมต่อกับระบบ AI ที่ซับซ้อน เมื่อผสานเข้ากับพลังของ DGX Spark ซึ่งเป็นระบบคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงสำหรับการประมวลผล AI ทำให้คุณสามารถ:สร้างเอเจนต์ AI ที่มองเห็นและโต้ตอบได้: Reachy Mini มาพร้อมกับเซ็นเซอร์ กล้อง และส่วนควบคุมที่ช่วยให้เอเจนต์ AI ของคุณสามารถรับรู้สภาพแวดล้อม สื่อสารด้วยเสียง และแม้กระทั่งเคลื่อนไหวได้ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: การประมวลผลข้อมูลบน DGX Spark ของคุณเอง หมายความว่าข้อมูลส่วนตัวของคุณจะถูกเก็บไว้อย่างปลอดภัย ไม่ต้องส่งออกไปภายนอกการปรับแต่งอย่างเต็มรูปแบบ: คุณสามารถควบคุมโมเดล AI, คำสั่ง (prompts), เครื่องมือ (tools) และการกระทำของหุ่นยนต์ได้อย่างสมบูรณ์ คุณคือผู้กำหนดทิศทางระบบเปิดและยืดหยุ่น: แตกต่างจากผู้ช่วยส่วนตัวแบบปิด Reachy Mini และเครื่องมือที่ใช้ร่วมกันเป็นระบบเปิด ทำให้คุณสามารถตรวจสอบ ขยายขีดความสามารถ และปรับเปลี่ยนการทำงานได้ง่ายส่วนประกอบสำคัญในการสร้างผู้ช่วย AI ของคุณการสร้างผู้ช่วย AI นี้จะเน้นการนำส่วนประกอบที่มีอยู่แล้วมาประกอบเข้าด้วยกันอย่างชาญฉลาด โดยใช้โมเดล AI แบบเปิดสำหรับความสามารถในการคิดวิเคราะห์ (Reasoning) และการมองเห็น (Vision) ควบคู่ไปกับเฟรมเวิร์กสำหรับจัดการการทำงานของเอเจนต์ และเครื่องมือสำหรับสั่งการสิ่งที่คุณจะต้องใช้:โมเดลสำหรับการคิดวิเคราะห์ (Reasoning Model): เช่น NVIDIA Nemotron 3 Nanoโมเดลสำหรับการมองเห็น (Vision Model): เช่น NVIDIA Nemotron Nano 2 VL (VLA)โมเดลแปลงข้อความเป็นคำพูด (Text-to-Speech): เช่น ElevenLabsReachy Mini: หรือ Reachy Mini Simulation สำหรับการทดสอบสภาพแวดล้อม Python v3.10+: พร้อมเครื่องมือจัดการแพ็กเกจ เช่น uvขั้นตอนการสร้างผู้ช่วย AI ส่วนตัวของคุณขั้นตอนที่ 0: การตั้งค่าเบื้องต้นและการเข้าถึงโมเดลโคลน Repository: เริ่มต้นด้วยการโคลน Repository ที่รวบรวมโค้ดทั้งหมดที่คุณต้องการใช้การเข้าถึงโมเดล NVIDIA Nemotron:Local Deployment: ติดตั้งโมเดลบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง (DGX Spark หรือ GPU ที่มี VRAM เพียงพอ) โมเดลการคิดวิเคราะห์ต้องการพื้นที่ประมาณ 65GB และโมเดลการมองเห็นต้องการประมาณ 28GBCloud Deployment: นำโมเดลไปใช้งานบน Cloud GPU เช่น ผ่าน NVIDIA Brev หรือ Hugging Face Inference EndpointsServerless Model Endpoints: เชื่อมต่อผ่าน Remote Endpoints ที่มีให้ใช้งาน เช่น build.nvidia.com (บทความนี้จะเน้นที่การใช้ Endpoint)ตั้งค่า API Keys: หากคุณใช้ Nemotron ผ่าน Endpoint ให้สร้างไฟล์ .env ใน Directory หลักและใส่ API keys ของคุณ หากเป็นการ Deploy แบบ Local ให้ข้ามขั้นตอนนี้ไปขั้นตอนที่ 1: สร้างส่วนต่อประสานแชทพื้นฐานใช้ NVIDIA NeMo Agent Toolkit เพื่อสร้าง Workflow การแชท LLM พื้นฐานผ่าน API Serverการทำงาน: NeMo Agent Toolkit รองรับการรัน Workflow ผ่านคำสั่ง nat serve โดยใช้ไฟล์ Config ที่กำหนดค่าการตั้งค่าทั้งหมด รวมถึงโมเดลที่ใช้สำหรับการแชท การทำความเข้าใจภาพ และโมเดล Routerการเชื่อมต่อ: UI ของ NeMo Agent Toolkit สามารถเชื่อมต่อผ่าน HTTP/WebSocket ทำให้คุณสามารถแชทกับ Workflow ได้เหมือนผลิตภัณฑ์แชททั่วไปการตั้งค่า: โดยทั่วไปจะรัน NeMo Agent Toolkit Server บน Port 8001 เพื่อให้บอทและ UI สามารถเรียกใช้งานได้หลังจากตั้งค่า Server แล้ว ให้ทดสอบการส่ง Prompt ข้อความธรรมดาผ่าน Terminal เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างพร้อมใช้งานขั้นตอนที่ 2: เพิ่มความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือ (Tool Calling) ด้วย ReAct Agentการเรียกใช้เครื่องมือเป็นส่วนสำคัญของ AI Agent โดย NeMo Agent Toolkit มี ReAct Agent ที่สามารถตัดสินใจและเรียกใช้เครื่องมือหลายอย่างก่อนที่จะตอบคำถามการทำงาน: เราจะกำหนดเส้นทาง "คำขอการกระทำ" (Action Requests) ไปยัง ReAct Agent ซึ่งได้รับอนุญาตให้เรียกใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น การสั่งการหุ่นยนต์ หรือการดึงข้อมูลสถานะปัจจุบันของหุ่นยนต์ข้อควรจำ:กำหนด Schema ของเครื่องมือให้ชัดเจน (ชื่อ, คำอธิบาย, Arguments) เพราะ Agent จะใช้ข้อมูลนี้ในการตัดสินใจจำกัดจำนวนการเรียกใช้เครื่องมือสูงสุด (maxtoolcalls) เพื่อป้องกันการทำงานที่ซ้ำซ้อนหากใช้หุ่นยนต์จริง ควรมี Pattern "ยืนยันก่อนสั่งการ" (Confirm before actuation) เพื่อความปลอดภัยในการเคลื่อนไหวขั้นตอนที่ 3: เพิ่ม Router เพื่อกระจายคำสั่งไปยังโมเดลต่างๆแนวคิดหลักคือ ไม่ควรใช้โมเดลเดียวสำหรับทุกอย่าง แต่ให้กระจายคำสั่งตามเจตนาของผู้ใช้:คำถามเกี่ยวกับข้อความ: ใช้โมเดลข้อความที่รวดเร็วคำถามเกี่ยวกับภาพ: ประมวลผลผ่าน VLM (Vision-Language Model)คำขอการกระทำ/เครื่องมือ: ส่งต่อไปยัง ReAct Agent + Toolsคุณสามารถสร้าง Router ได้หลายวิธี เช่น ใช้ Heuristics, ตัวจำแนกประเภท (Classifier) ขนาดเล็ก หรือบริการ Router โดยเฉพาะตัวอย่างนโยบายการกระจาย:หากผู้ใช้ถามเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม ให้ส่งคำขอไปยัง VLM พร้อมภาพจากกล้องหากผู้ใช้ถามคำถามที่ต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์ ให้ส่งไปยัง ReAct Agent เพื่อทำการค้นหาผ่าน Tool Callหากผู้ใช้ถามคำถามง่ายๆ ให้ส่งไปยังโมเดลขนาดเล็กที่เร็วและปรับให้เหมาะกับการสนทนาขั้นตอนที่ 4: เพิ่ม Pipecat Bot สำหรับการทำงานแบบ Real-time ด้วยเสียงและภาพPipecat เป็นเฟรมเวิร์กที่ออกแบบมาสำหรับเอเจนต์แบบ Multimodal ที่มี Latency ต่ำ ช่วยจัดการสตรีมเสียง/วิดีโอ, บริการ AI และการขนส่งข้อมูล เพื่อให้คุณสามารถสร้างบทสนทนาที่เป็นธรรมชาติหน้าที่ของ Pipecat Bot:จับภาพจากกล้องของหุ่นยนต์การรู้จำเสียงพูดและการแปลงเสียงเป็นข้อความ (Speech Recognition)การแปลงข้อความเป็นเสียงพูด (Text-to-Speech)การประสานงานการเคลื่อนไหวและการแสดงออกของหุ่นยนต์คุณจะพบโค้ด Pipecat Bot ทั้งหมดในโฟลเดอร์ reachy-personal-assistant/botขั้นตอนที่ 5: เชื่อมต่อทุกอย่างเข้ากับ Reachy (Hardware หรือ Simulation)Reachy Mini จะมี Daemon ที่ส่วนอื่นๆ ของระบบจะเชื่อมต่อเข้าไปการตั้งค่า: Repository นี้จะรัน Daemon ในโหมด Simulation เป็นค่าเริ่มต้น (--sim) หากคุณมี Reachy Mini ของจริง สามารถลบ Flag นี้ออกได้ โค้ดเดียวกันจะควบคุมหุ่นยนต์จริงของคุณคุณจะต้องใช้ Terminal 3 ตัวในการรันระบบทั้งหมด:Terminal 1: รัน Reachy Daemon (เพิ่ม --sim หากใช้ Simulation)Terminal 2: รัน Pipecat Bot ServiceTerminal 3: รัน NeMo Agent Toolkit Service (หากยังไม่ได้รันจากขั้นตอนที่ 1)เมื่อทุก Terminal พร้อมแล้ว ให้ติดตามหน้าต่างหลัก 2 ส่วน:Reachy Sim: หน้าต่างนี้จะปรากฏขึ้นอัตโนมัติหากคุณใช้ Reachy Mini SimulationPipecat Playground: เป็น UI ฝั่ง Client ที่คุณสามารถเชื่อมต่อกับ Agent, เปิดใช้งานไมโครโฟนและกล้อง และดู Transcript แบบสดๆ เปิด URL ที่ได้จาก Bot Service (โดยทั่วไปคือ http://localhost:7860/) ในเบราว์เซอร์ของคุณเมื่อทั้งสองหน้าต่างพร้อมใช้งาน และสถานะ Client และ Agent แสดงเป็น "READY" คุณก็สามารถเริ่มโต้ตอบกับผู้ช่วย AI ของคุณได้แล้ว!ลองโต้ตอบกับผู้ช่วย AI ของคุณนี่คือตัวอย่าง Prompt ง่ายๆ ที่คุณสามารถใช้ทดสอบผู้ช่วยส่วนตัวของคุณได้:Text-only prompts:"อธิบายว่าคุณทำอะไรได้บ้างในหนึ่งประโยค""สรุปสิ่งที่ฉันพูดล่าสุด"Vision prompts (เมื่อหันกล้องไป):"ฉันกำลังถืออะไรอยู่หน้ากล้อง""อ่านข้อความบนหน้านี้แล้วสรุปให้หน่อย"ก้าวต่อไป: พัฒนาผู้ช่วย AI ของคุณการสร้างผู้ช่วย AI ด้วย Reachy Mini และ DGX Spark นี้ เป็นการวางรากฐานสำหรับระบบส่วนตัวที่สามารถตรวจสอบ ขยายขีดความสามารถ และทำงานได้แบบ Local เต็มรูปแบบ โดยที่คุณสามารถมองเห็นการไหลของข้อมูล, สิทธิ์ในการเข้าถึงเครื่องมือ, และวิธีการรับรู้และดำเนินการของหุ่นยนต์คุณสามารถสำรวจทิศทางต่อไปนี้เพื่อพัฒนาผู้ช่วย AI ของคุณให้ดียิ่งขึ้น:ปรับแต่งประสิทธิภาพ: ใช้ตัวอย่าง Developer ของ LLM Router เพื่อสร้างสมดุลระหว่างต้นทุน Latency และคุณภาพ โดยการกระจายคำขอไปยังโมเดลต่างๆ อย่างชาญฉลาดสร้าง RAG Agent ด้วยเสียง: ลองดู Tutorial สำหรับการสร้าง Agent ที่ใช้ RAG (Retrieval-Augmented Generation) พร้อม Guardrails โดยใช้โมเดล Nemotron แบบเปิดเรียนรู้การใช้งาน Hardware: สำรวจเอกสาร SDK และ Simulation ของ Reachy Mini เพื่อออกแบบและทดสอบพฤติกรรมหุ่นยนต์ขั้นสูง ก่อนนำไปใช้งานจริงสำรวจและร่วมพัฒนา: ดูแอปพลิเคชันที่ชุมชนสร้างขึ้นสำหรับ Reachyหากคุณต้องการลองใช้งานทันที คุณสามารถ Deploy สภาพแวดล้อมทั้งหมดได้ด้วยคลิกเดียว!#AI #Robotics #NVIDIA #ReachyMini #DGXSpark #AgentAIhttps://huggingface.co/blog/nvidia-reachy-mini