Nếu bạn đang sở hữu một phòng lab tại gia (home lab) và một hệ thống nhà thông minh, khả năng cao là bạn đã cài đặt Home Assistant. Thậm chí, bạn có thể đã kết nối nó với một Trợ lý Giọng nói cục bộ để điều khiển các thiết bị thông minh mà không cần chạm tay. Mặc dù bạn đã có nhiều tự động hóa hoạt động hiệu quả, sẽ tuyệt vời hơn nếu bạn có thể giao tiếp với trợ lý giọng nói một cách tự nhiên, như trò chuyện hàng ngày.
Việc bổ sung các loa thông minh từ những thương hiệu lớn trong lĩnh vực điều khiển bằng giọng nói sẽ khiến bạn mất đi quyền kiểm soát dữ liệu cá nhân. Thay vào đó, bạn hoàn toàn có thể chạy một trợ lý giọng nói AI của riêng mình tại nhà, không cần kết nối với máy chủ bên ngoài. Tích hợp giải pháp này vào Home Assistant, bạn sẽ tạo ra một trợ lý giọng nói với “tính cách” được tùy chỉnh riêng cho thiết lập nhà thông minh của mình.
Giao diện Home Assistant với các tùy chọn điều khiển Jukebox Helper, minh họa khả năng tự động hóa và điều khiển âm nhạc.
Hiện tại, tôi đang chạy AI Ollama trên thiết bị NAS của mình – một cấu hình không tối ưu vì thiếu GPU để tăng tốc tính toán. Tuy nhiên, đây chỉ là một thử nghiệm ban đầu và giờ đây khi đã nhận thấy tiềm năng của nó, tôi dự định chuyển sang một máy chủ Proxmox vật lý với GPU Nvidia để tận dụng CUDA, giúp AI hoạt động hiệu quả hơn. Ít nhất, đây cũng là một minh chứng rõ ràng cho tương lai của AI tác nhân (agentic AI), nếu các công ty ngừng chạy theo chatbot văn bản và đầu tư vào các giao diện máy tính-con người mà mọi người hâm mộ Star Trek đã chờ đợi bấy lâu nay.
Vì sao nên chọn Home Assistant OS để triển khai AI giọng nói cục bộ?
Mục đích chính của việc liên kết Ollama (chạy các mô hình AI cục bộ) và Whisper (mô hình chuyển giọng nói thành văn bản) là để tạo ra một AI có thể trò chuyện với bạn. Tuy nhiên, nó không chỉ đơn thuần là trò chuyện, mà còn có thể được sử dụng để điều khiển Home Assistant và mọi thiết bị trong ngôi nhà thông minh của bạn. Để hoàn thiện cuộc trò chuyện giữa bạn và “bộ não silicon” của AI, bạn sẽ cần thêm Piper, một mô hình chuyển văn bản thành giọng nói.
HAOS mang lại sự tiện lợi vượt trội so với Docker
Thiết lập hệ thống này đơn giản đến ngạc nhiên, đặc biệt khi đây là lần đầu tiên tôi sử dụng chatbot AI ngoài các phiên bản web như ChatGPT. Tuy nhiên, có một điểm cần lưu ý: ban đầu tôi cài đặt Home Assistant dưới dạng container Docker trên NAS, và đây là “chế độ khó” khi muốn bổ sung thêm các dịch vụ khác. Giải pháp tối ưu hơn là cài đặt Home Assistant OS (HAOS) trực tiếp trên một Mini PC, hoặc dưới dạng máy ảo.
Ảnh chụp màn hình Synology DSM 7 cho thấy máy ảo Home Assistant OS đang hoạt động, minh họa cách triển khai HAOS trên NAS.
Lý do là Add-on Store (kho tiện ích mở rộng) của HAOS không khả dụng trên phiên bản Docker, và nó giúp việc triển khai mọi thứ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Nếu không có Add-on Store, bạn sẽ phải tự thiết lập Whisper, Piper và Ollama trong các container Docker riêng biệt, sau đó liên kết chúng với Home Assistant. Trong khi đó, với HAOS, bạn có thể cài đặt chúng trực tiếp dưới dạng Add-on tích hợp vào hệ điều hành. Điều này không chỉ tối ưu hóa việc quản lý mà còn đảm bảo các mô hình AI cục bộ hoạt động trơn tru với hệ thống nhà thông minh của bạn.
Giải phóng tiềm năng AI cục bộ: Trò chuyện và điều khiển nhà thông minh theo phong cách riêng
Trải nghiệm thực tế: Hiệu suất, yêu cầu phần cứng và cảm giác “sở hữu”
Phần tốn thời gian nhất trong quá trình này là chờ đợi mô hình Llama 3 được tải xuống. Việc tích hợp nó vào HAOS khá đơn giản, và việc đưa Whisper vào hoạt động cũng vậy. Tuy nhiên, tốc độ phản hồi của hệ thống hiện tại còn chậm và chưa thể thay thế hoàn toàn Alexa hay Google Assistant, ít nhất là ở thời điểm này. Dù vậy, nó không còn xa nữa, và việc các mô hình này từng yêu cầu phần cứng máy chủ đáng kể để chạy, nay có thể hoạt động trên các thiết bị tiêu dùng đã là một thành tựu đáng kinh ngạc.
Kết quả đầu ra từ mô hình Qwen3 của Ollama hiển thị trong ứng dụng web Open UI, minh họa tương tác với AI cục bộ.
Tôi đã thiết lập Open UI để kiểm tra phiên bản Ollama bằng văn bản. Mặc dù việc này tốn khá nhiều thời gian và khiến quạt của NAS hoạt động hết công suất một cách bất thường, nhưng cảm giác khi biết rằng quá trình xử lý đang diễn ra trên một thiết bị thuộc sở hữu của tôi, do tôi thiết lập tại nhà, vẫn mang lại một sự phấn khích nhất định. Chắc chắn, có những người khác đã làm công việc khó khăn hơn là huấn luyện AI và phát triển các plugin để hoạt động với HAOS, nhưng đây vẫn là một thành tựu đáng tự hào, giống như việc tự thay lốp xe vậy.
Khả năng cá nhân hóa AI: Khi trợ lý ảo “hiểu” bạn hơn
Điều thú vị là bạn có thể thay đổi cách AI phản hồi bằng cách đưa ra các lệnh văn bản cụ thể. Add-on chuyển văn bản thành giọng nói (Text-to-speech) không thực sự “thông minh”, nó sẽ đọc chính xác những gì nó nhận được. Tuy nhiên, bằng cách chỉ dẫn Ollama về điều này, AI sẽ điều chỉnh đầu ra văn bản để có được phản hồi tốt hơn. Ví dụ, nếu thời gian là 14:22, AI ban đầu có thể đọc là “một-bốn-hai-hai”. Nhưng khi được hướng dẫn, nó sẽ thay đổi đầu ra thành “hai giờ hai mươi hai chiều”, mang lại một phản hồi tự nhiên và dễ hiểu hơn. Đây là một cái nhìn hấp dẫn về cách các hướng dẫn hội thoại có thể “lập trình” AI một cách hiệu quả.
Ngoài ra, việc sở hữu một trợ lý giọng nói cục bộ chạy bằng Ollama cũng mang lại niềm vui lớn vì bạn không bị ràng buộc bởi các “khuôn mẫu” cứng nhắc của các mô hình AI doanh nghiệp như Google hay Amazon. Bạn có thể huấn luyện AI của mình trở nên hài hước, mỉa mai, hoặc giới hạn lượng thông tin không cần thiết mà nó trả về khi bạn yêu cầu tắt đèn. Điều này thực sự biến nó thành của riêng bạn, và những nỗ lực ban đầu để tìm hiểu cách chạy mô hình và kết nối mọi thứ đã hoàn toàn xứng đáng. Ngôi nhà thông minh của tôi gần như thông minh hơn cả tôi rồi!
Việc xây dựng một trợ lý giọng nói AI cục bộ với Home Assistant không chỉ là một dự án công nghệ thú vị mà còn là một bước tiến quan trọng hướng tới quyền riêng tư và khả năng kiểm soát hoàn toàn hệ thống nhà thông minh của bạn. Với sự kết hợp của Ollama, Whisper và Piper, bạn có thể tạo ra một trợ lý ảo không chỉ thông minh mà còn mang đậm dấu ấn cá nhân, phục vụ đúng nhu cầu của bạn mà không cần phụ thuộc vào bất kỳ dịch vụ đám mây bên thứ ba nào. Hãy thử nghiệm và khám phá tiềm năng vô hạn của AI cục bộ trong ngôi nhà của bạn ngay hôm nay!
