Arduino IoT Cloud開始與ChatGPT聯機運作

近期ChatGPT如雷貫耳，已經不用筆者多解釋，但ChatGPT與創客的最愛Arduino扯上關系，倒是值得關注一下，是怎樣扯上關系呢？

這主要是有人發起一個項目，項目就放在Arduino官方的Project Hub上，該項目可以讓Arduino IoT Cloud云端服務與ChatGPT溝通互動，中間則透過一片開發板轉介訊息，開發板可以是任何已經與Arduino IoT Cloud云端服務兼容的板子，例如Arduino Nano RP2040 Connect、Arduino MKR WiFi1010或任何以ESP32/ESP8266為主控芯片的開發板。

一步一步建立聯機

要讓Arduino IoT Cloud與ChatGPT溝通互動，還要一些前置準備，首先要到OpenAI公司的網站上申請一個賬號，進而建立一組API密鑰，然后在線刷信用卡付費儲值，儲存一些等待被耗用的token（有時翻譯成令牌），一旦跟ChatGPT文字對話就會開始耗，印象中1,000個token需要0.002美元。

接著，Arduino IoT Cloud網站上要有賬號可以登入，然后建立一個裝置（Device）、建立一個事物（Thing）、設定變量等，而后把裝置與事物關聯起來，以及把裝置設成可透過Wi-Fi聯機。

在Arduino IoT Cloud上設定變量

再來，開發板上要執行程序（sketch），程序其實已經有范例可用，在項目網站上可以找到，但有一些地方需要改，例如與API密鑰相關的部份要改，進一步的細部修改則可以限定ChatGPT回答的最多字數，以免token的耗用速度失控，這需要改范例程序中的maxTokens變量。

關于token，無論是問（人工打字輸入）或答（ChatGPT回復）都會耗用的，但輸入既然是人，人可以自我克制來節約使用token，但ChatGPT的回話可能一長串，導致過度耗用token，故需要事先限制。

如果想連輸入的文字也先行計算會使用多少token，其實OpenAI也提供一個在線工具Tokenizer可以試算，例如筆者打：如何買彩券？Tokenizer就回復我共計用了6個字符，等同于14個token；或筆者打：臺灣今年有沒有臺風來？則為11個字符、28個token。token涉及ChatGPT如何拆字解析等機理，在此難以詳述。

OpenAI提供Tokenizer工具供人事先計算輸入的問句會耗去多少個token

或者，也可以改用其他的API端點，這需要改apiEndpoint變量；或者也可以改變使用的語言模型，這需要調整OpenAImodel變量。另外Arduino IoT Cloud上也要建立一個儀表板（dashboard）好用來觀看問答信息。

附注：上述的相關工作，例如建立裝置、事物、儀表板等，覺得逐一手動操作完成很累，也可以用Arduino CLI命令行方式來完成。

Arduino IoT Cloud上的儀表板觀看ChatGPT問答記錄

附帶一提，也不一定要死守在桌機筆電前用瀏覽器來對ChatGPT打字，Arduino官方過往即有一個手機App，即Arduino IoT Cloud Remote，將App安裝于Android或iPhone手機上就可以用手機輸入文字，然后獲得ChatGPT回復。

此外，范例程序其實也刻意設計成開發板上的LED燈號每2秒閃爍一次，好告訴使用者板子還活著、還在動作，而不是掛掉無響應（有時問跟答都需要一段反應時間，過久沒響應會真的以為停擺了），如果嫌這個燈號礙眼，也可以事先修改范例程序，將這段功能關閉。

目前只是打地基

講到這里，各位可能覺得上述作法有點脫褲子放屁，干脆讓Arduino IoT Cloud直通OpenAI的ChatGPT就好，畢竟兩套服務系統都在云端，中間何必又經過一片Arduino開發板呢？

其實這是個布局，這個項目目前把Arduino IoT Cloud云端服務，當成是開發板暫時借用的輸出輸入界面，輸入是在云端上打字，觀看回復的輸出也是在云端上觀看，而更下一步是在開發板上建立更親和的輸入方式，例如接上麥克風與配置語音識別軟件，如此就可以用發話方式，將語音轉成文字傳給ChatGPT。

反過來，開發板后續可以接上顯示器，ChatGPT的回復可以透過顯示器輸出，不一定要再透過筆電或手機觀看。或者，也可以透過喇叭與文字轉語音功能，直接用發話方式告知詢問者，如此就形同打造一個Amazon Echo系列智能喇叭，只是連到云端的部份不是使用Alexa，而是ChatGPT。同理，也類似使用Google Nest系列喇叭與Google Assistant，或者Apple的HomePod mini與Siri。

事實上確實已有其他項目具備顯示器來顯示ChatGPT回復的信息，運用一片128 x 64分辨率的OLED顯示器來顯示，開發板則是一片GIGA R1 WiFi，控制程序則用MicroPython撰寫成。

用SSD1315的OLED顯示器來顯示ChatGPT回復的文字

最后，筆者估計未來會有愈來愈多項目用類似的發展手法，只要不是很嚴格要求立即反應的輸入與輸出，都會先用Arduino IoT Cloud或類似的云端服務來暫時充當開發的輸出入接口，先得到概念驗證（POC），等確實可行后，再給開發板裝配上真的輸出入硬件、人機互動接口等設計，類似的云端先行開發驗證手法也已經用于一些芯片設計、車用信息系統設計，看來往后云端服務與技能對創客而言將愈來愈重要。

審核編輯：湯梓紅