在HomeAssistant下使用NodeRed的TTS组件结合智能音箱比较容易实现语音播报功能，但一般家里不会在每个房间都放一个智能音箱。本文旨在低成本（十几元）实现自定义语音播报。首先通过NodeRed合成需要播报的文本，用微软的Edge TTS将文本转换成MP3格式文件，再使用ESP8266来播放该MP3文件，并通过小型功放驱动喇叭播出。

这是一款用ESP32制作的聊天机器人，可连接国内主流大模型，可自定义唤醒词，支持角色定义。

关于使用Unsloth微调大模型的文章不少，但大部分都使用了云主机环境和厂商提供的工具平台，本着DIY精神，笔者在普通PC上进行了手搓微调实践。

HomeAssistant语音助手需通过Home Assistant Cloud连接Google Assistant 和 Amazon Alexa等云服务，国内使用不方便且不能使用国内的大模型，因此考虑通过本地化部署语音服务代替Home Assistant Cloud，同时把大模型替换为DeepSeek。

这是一款用ESP32制作的聊天机器人，可连接国内主流大模型，可自定义唤醒词，支持角色定义。

这是一款用ESP32制作的聊天机器人，可连接国内主流大模型，可自定义唤醒词，支持角色定义。

应用RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）构建本地知识库，并与LLM（大模型）相结合，可有效解决LLM知识更新难问题，已成为专业领域智能问答的首选，下面就以Ollama+Deepseek+RAGFlow为例构建本地知识库应用。

应用RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）构建本地知识库，并与LLM（大模型）相结合，可有效解决LLM知识更新难问题，已成为专业领域智能问答的首选，下面就以Ollama+Deepseek+RAGFlow为例构建本地知识库应用。

这是一款用ESP32制作的聊天机器人，可连接国内主流大模型，可自定义唤醒词，支持角色定义。

应用RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）构建本地知识库，并与LLM（大模型）相结合，可有效解决LLM知识更新难问题，已成为专业领域智能问答的首选，下面就以Ollama+Deepseek+RAGFlow为例构建本地知识库应用。