IoTにおける自然なインタラクション MQTTとChatGPTの組み合わせ

IoTでの自然なインタラクションにはMQTTとChatGPTの組み合わせが重要

IoT技術の進歩により、デバイスとデバイス間の相互作用が容易になってきました。しかし、IoTの新たな課題は、相互作用をより自然で効率的かつスマートにすることです。

OpenAIによって作成されたChatGPT、GPT-3.5、およびGPT-4などの高度な大規模言語モデル（LLM）は、最近世界中で非常に人気があります。これにより、一般的な人工知能（AGI）をIoTドメインと組み合わせる多くの機会が生まれ、将来の進展に向けた有望な道筋が提供されています。

ChatGPTは、優れた自然言語処理能力を持つことで、人間との自然な対話を容易に実現する高度な自然言語処理アプリケーションです。メッセージキューイングテレメトリトランスポート（MQTT）は、軽量かつ低帯域幅の通信とパブリッシュ/サブスクライブモデルによるリアルタイムかつ効率的なデータ伝送を可能にするIoTの主要なプロトコルです。

MQTTプロトコルをChatGPTと組み合わせることで、IoT領域における知能ある人間と機械の相互作用がよりシームレスでアクセス可能な未来を想像することができます。

ChatGPTを使用すると、スマートホームのフィールドで自然な対話を使用してスマートホームデバイスを制御することができ、生活全体の経験を向上させることができます。
産業自動化の分野では、ChatGPTはエンジニアが効率的に機器データを分析するのを支援し、生産性と効果を向上させることができます。

このブログでは、MQTTプロトコルをChatGPTのような自然言語処理アプリケーションと組み合わせる方法、およびIoT領域の知能化アプリケーションにそれらを一緒に使用するための簡単な例をご紹介します。

基本的な概念

始める前に、MQTTとChatGPTのいくつかの基本的な概念について簡単に概観しましょう。

MQTT

先に述べたように、MQTTプロトコルはパブリッシュ/サブスクライブモデルを使用する軽量なメッセージングプロトコルです。これは、IoT、モバイルインターネット、スマートハードウェア、テレマティクス、スマートシティ、テレメディシン、電力、石油、エネルギーなど、さまざまな分野で広く利用されています。

MQTTブローカーは、MQTTプロトコルを使用して多くのIoTデバイスを接続するためのキーコンポーネントです。私たちは、高いスケーラビリティを持つMQTTブローカーであるEMQXを使用します。これにより、大量のIoTデバイスの効率的かつ信頼性の高い接続、およびメッセージおよびイベントストリームデータのリアルタイムな処理と配信が可能になります。

MQTTクライアントを使用してMQTTブローカーに接続し、IoTデバイスと通信することができます。このブログでは、クロスプラットフォームのオープンソースMQTTクライアントであるMQTTXを使用します。これにより、MQTTブローカーとの接続をテストし、開発者が迅速にMQTTサービスとアプリケーションを開発およびデバッグすることができます。

ChatGPT

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、テキストの生成と理解に優れた深層学習モデルです。ChatGPTは自然言語を理解し生成することができ、ユーザーと自然でスムーズな対話が可能です。ChatGPTの自然言語処理の機能を実現するために、OpenAIが提供するAPIを使用する必要があります。

ChatGPTインターフェース

ソリューションの設計と準備

MQTTプロトコルとChatGPTの機能を活用して、両者のシームレスな統合と相互運用性を実現するソリューションを考案することを目指しています。

OpenAIが提供するAPIを使用してGPTモデルと通信し、ChatGPTのような自然言語処理の機能を持つクライアントスクリプトを作成します。このスクリプトのMQTTクライアントはメッセージを受信し、APIに送信して自然言語の応答を生成します。応答は特定のMQTTトピックに公開され、ChatGPTとMQTTクライアントの間の相互作用サイクルを可能にします。

このソリューションによるChatGPTとMQTTプロトコルのメッセージ受信、処理、および配信の相互作用プロセスを示します。

以下の手順に従って、必要なツールとリソースの準備を行ってください。

EMQXのインストール:

Dockerを使用してEMQX 5.0を簡単にインストールおよび起動できます:

また、Docker以外にもRPMパッケージやDEBパッケージを使用してEMQXをインストールすることもできます。詳細については、EMQX 5.0インストールガイドを参照してください。
MQTTXデスクトップアプリケーションのインストール:

MQTTXのウェブサイトにアクセスし、OSとCPUアーキテクチャに合ったバージョンを選択してダウンロードし、インストールします。
OpenAIアカウントの登録とAPIキーの取得:

OpenAIにアクセスし、サインインまたはアカウントを作成します。その後、右上隅をクリックし、APIキーの表示を選択します。次に、APIキーセクションの下で、新しいシークレットキーの作成をクリックして新しいAPIキーを作成します。後のプログラムでAPI認証にこのキーが必要になるので、このキーを安全に保管してください。

これらの手順を完了すると、MQTTプロトコルをChatGPTと統合するためのツールとリソースが利用できるようになります。OpenAIのAPIを使用してGPT言語モデルと連携する方法や学習資料については、OpenAIのドキュメントを参照してください。

コーディング

リソースと環境を設定した後、Node.js環境を使用してMQTTクライアントを構築します。このクライアントはMQTTトピックからメッセージを受信し、OpenAI APIにデータを送信し、GPTモデルで自然言語を作成します。作成された自然言語は、統合されたインタラクションのために特定のMQTTトピックに公開されます。Python、Golangなどの他のプログラミング言語も使用できます。APIを直接使用してユーザーフレンドリーなイラストを提供しますが、Node.jsとPythonを使用するシンプルな方法を提供する公式ライブラリも使用できます。

詳細については、OpenAI Librariesを参照してください。

Node.js環境をセットアップします。Node.jsがインストールされていることを確認してください（バージョン14.0以上が推奨されています）。新しいプロジェクトフォルダを作成し、npm initコマンドでプロジェクトを初期化します。次に、次のコマンドを使用して必要な依存パッケージをインストールします：

HTTPリクエストを送信するためにaxios、MQTTサーバに接続するためにmqtt、環境変数をロードするためにdotenvを使用します。
環境変数を使用します。.envという名前のファイルを作成し、OpenAI APIキーを入力してください：
プログラムをコーディングします。MQTTブローカに接続し、特定のMQTTトピックにサブスクライブし、メッセージを待機する新しいindex.jsファイルを作成します。メッセージを受信したら、axiosを使用してOpenAI APIにHTTPリクエストを送信し、自然言語の応答を作成し、応答を特定のMQTTトピックに公開します。次に、各ステップのキーコードのリストを以下に示します（参考用）：
- MQTTライブラリを使用してMQTTブローカに接続し、デフォルトでchatgpt/request/+トピックにサブスクライブして入力されるMQTTメッセージを取得します：
- 非同期に実行され、userIdパラメータを受け取るgenText関数を作成します。axiosを使用してHTTPクライアントインスタンスを作成し、HTTPヘッダでOpenAI APIキーを認証します。次に、OpenAI APIに自然言語の応答を生成するためのPOSTリクエストを行います。MQTTクライアントを使用して、生成された応答をユーザーがサブスクライブしている特定のトピックに公開します。メッセージはMessages配列に格納されます。
- 最後に、トピックchatgpt/request/+で受信したメッセージをMessages配列に保存し、genText関数を呼び出して自然言語の応答を生成し、直接ユーザーがサブスクライブしている特定のトピックに送信します。Messages配列には最大で10個の履歴メッセージを保持できます。
スクリプトを実行します：

これでデモプロジェクトの基本的な機能面が完成しました。コア機能を提供するだけでなく、コードには特定のトピックに固有の接尾辞を追加してユーザーがアクセスを分離する機能も組み込まれています。過去のメッセージの履歴を保持することで、GPTモデルは会話の文脈を把握し、過去のやり取りからの情報を使用してより継続的で文脈に即した応答を生成することができます。

完全なコードはGitHubのopenai-mqtt-nodejsで利用できます。

代替案

上記の例に加えて、開発を加速させる別のアプローチは、EMQXのルールエンジンとデータブリッジング機能からのWebhookを使用することです。

EMQXでは、特定のトピックにメッセージを送信するとWebhookコールバックを開始するルールを設定できます。OpenAI APIを使用してGPTモデルと連携するシンプルなWebサービスをコーディングし、GPTモデルによって作成された応答をHTTP経由で返す必要があります。統合されたインタラクションの目標を達成するためには、新しいMQTTクライアントを作成してGPTモデルの応答を特定のトピックに公開するか、EMQX Publish APIを直接使用するかの2つのオプションがあります。どちらのアプローチもシームレスなインタラクションの実現が可能です。

このアプローチは開発コストを節約し、Webサービスを持つユーザー向けに迅速にPoCやデモを構築することができます。独立したMQTTクライアントは必要なく、EMQXのルールエンジンを使用して統合プロセスを簡素化し、柔軟にデータを処理することができます。ただし、Webサービスの開発と保守が必要であり、Webhookは複雑なアプリケーションシナリオに対して容易で便利ではない場合もあります。

上記の各ソリューションにはそれぞれ利点があり、実際のビジネス要件と開発者のスキルレベルに基づいてより適切なソリューションを選択することができます。いずれの場合でも、MQTTインフラストラクチャであるEMQXはシステム統合に重要なサポートを提供し、開発者がプロジェクトのプロトタイプを作成し、デジタルトランスフォーメーションを迅速に進めることができます。

デモ

MQTTクライアントとGPTモデルの間の相互作用を開発した後、MQTTXデスクトップクライアントを使用してこのデモプロジェクトをテストすることができます。MQTTXのユーザーインターフェースはチャットソフトウェアに似ており、チャットボットとの相互作用を表示するのにより簡単で適しています。

まず、MQTTXで新しい接続を作成し、前のコード例で使用したものと同じMQTTサーバーに接続します（つまり、127.0.0.1）。次に、chatgpt/response/demoトピックに購読し、chatgpt/request/demoトピックにメッセージを送信するための設定を行います。ここでのデモ接尾辞は、ユーザー間のアクセスを分離するために他の文字列に変更することができます。Helloメッセージを送信してこれをテストすることができます：

次に、より複雑なデモ環境を作成します。センサーの温度が事前に設定した閾値を超えると、ChatGPTロボットはモニタリングデバイス（スマートウォッチやスマートスピーカーなど）に接続された別のMQTTトピックに警告メッセージを送信します。モニタリングデバイスは自然言語技術を使用して警告情報を音声に変換し、ユーザーがより簡単に受け取り理解できるようにします。

さらに、ライト、エアコン、音などの異なるタイプのデバイスに一致する複数のMQTTトピックを含むスマートホーム環境も作成することができます。MQTTクライアントを介してこれらのデバイスとリアルタイムで対話するための自然言語コマンドをChatGPTを使用して生成します。

将来の展望

ChatGPTとMQTTプロトコルを組み合わせることで、スマートホームや産業オートメーションに広範な潜在能力を持つインテリジェントなIoTシステムを作成することができます。例えば、スイッチ、明るさ、色などのホームデバイスを自然言語で制御し、より快適な生活環境を楽しむことができます。また、ChatGPTとMQTTを使用して産業デバイスをスマートに管理し、製造プロセスを改善することもできます。

将来、ChatGPTやよりスマートなAGIツールが、MQTTメッセージのパース、関連データの抽出、さらなる処理と分析のための準備など、IoTの領域で効率と生産性を向上させる役割をより果たすことができると想像できます。

メッセージの解析：MQTTメッセージを分析し、関連データを抽出してさらなる処理と分析のために準備します。
意味理解：MQTTメッセージの意味を理解し、より正確な情報を抽出します。
インテリジェント処理：AI技術を使用してMQTTメッセージをインテリジェントに処理し、ユーザーが適切なソリューションを迅速に見つけるのに役立ちます。
ユーザーフィードバック：MQTTを介してユーザーフィードバックを受け取り、インテリジェントな対話エージェントとして適切に応答します。
仮想アシスタント：言語認識技術を使用してスマートホームデバイスを制御し、ユーザーによりスマートで効率的なサービスを提供し、生活の利便性と快適さを向上させます。

結論

このブログでは、MQTTとChatGPTの統合について詳しく説明し、さまざまなアプリケーションで提供するエキサイティングな可能性を明らかにしました。EMQX、MQTTX、およびOpenAI APIを活用して、ChatGPTに似たAIアプリケーションを実装する方法を探りました。MQTTを介したシームレスなデータ受信と転送を通じて、MQTTとChatGPTの統合を成功裏に実証しました。

AI技術が製品により統合されるにつれて（たとえば、New Bingが検索エンジンにGPTモデルを使用したり、GitHubのCopilotがあるように）、AIとIoT技術の将来のトレンドも自然言語の相互作用の向上、デバイス制御のスマート化、より新しいユースケースの創造に関与すると考えています。これらの技術はまだ製品環境の一部ではありませんが、将来的には実現する可能性があります。

要約すると、MQTTとChatGPTの統合は、注目と研究をさらに集める価値のある有望でエキサイティングな領域を示しています。これらの絶えず発展する革新的な技術が世界をより良い場所にすることを願っています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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