LabVIEW ile Yapay Zeka Asistanı Uygulaması

Herkese merhabalar,

Bugün sizlerle birlikte LabVIEW uygulamalarınıza nasıl yerel yapay zeka asistanı ekleyebileceğimizi öğreneceğiz. Hazırsanız başlayalım.

Bunu yapmanın birden fazla yöntemi var, ancak biz burada GPT4All platformunu ve Phi‑3 Mini Instruct modelini kullanacağız. Bu model tamamen yerelde çalıştığı için internet bağlantısına gerek yok ve verileriniz dışarı çıkmıyor. Böylece size özgü güvenli bir yapay zeka modelini eğiterek kendi ihtiyaçlarınızda kullanmış oluyorsunuz. LabVIEW ile geliştirdiğiniz uygulamalarınızda kullanıcılarınıza daha kullanıcı dostu bir asistan hazırlamış oluyorsunuz.

Biz de LabVIEW ile yapay zeka entegrasyonuna hem projelerimizde hem de eğitim içeriklerimizde katkı sağlamaya çalışıyoruz. Bu kapsamda projeyi gerçekleştirmek için öncelikle GPT4All üzerinde modeli hazırlayıp LabVIEW ile HTTP üzerinden haberleştireceğiz.

Gereksinimler

• İşletim sistemi: Windows 10 veya üstü
• LabVIEW: 2020 (32‑bit) veya daha yeni versiyon
• GPT4All: 3.9.0+
• Model: Phi‑3 Mini Instruct
• API uç noktası: http://localhost:4891/v1/chat/completions

Projeyi Gerçekleştirmek İçin Gerekli Adımlar

1. GPT4All’ı “https://www.nomic.ai/gpt4all” sitesinden indirip kuruyoruz.
2. Model yönetiminden Phi‑3 Mini Instruct modelini indiriyoruz.
3. Haberleşme için Local Server / OpenAI Compatible API seçeneğini aktif etmeliyiz. (Port: 4891)
4. Lokal Dokümanlar sekmesinde ilgili lokal dokümanlarımızı yüklüyoruz ve modelimizi eğitiyoruz.
5. LabVIEW’de yeni bir VI oluşturmalıyız. UI’da bir Prompt girişi ve bir Yanıt göstergesi ekleyelim.
6. HTTP Client paletinden Open- POST ve Close Handle VI’sını ekleyelim.
7. Header olarak Content-Type: application/json; charset=utf-8 yazalım.
8. Gövde (body) için şu JSON şablonunu kullanmalıyız:

{
  "model": "Phi-3 Mini Instruct",
  "messages": [{"role":"user","content":"%s"}],
  "max_tokens": 250,
  "temperature": 0.28
}

8. %s kısmına kullanıcıdan gelen prompt’u bağlayın. Ben burada format into string fonksiyonunu kullandım. Kullanıcıdan gelecek bilgiyi burada formatlayıp bodye yazıyorum.
9. Bir süre bekledikten sonra dönen JSON’dan choices[0].message.content alanını ayıklarak kullanıcıya gösterebiliriz.
10. Siz de adımları tamamladıysanız o zaman haberleşmeye hazırsınız demektedir. Aşağıda kendi yazdığım kodun görselini de sizlerle paylaşıyorum.

Kullanım Senaryosu

Bu yapıyı kullanarak yazılımınıza bağlam tabanlı akıllı yanıtlar veren asistan ekleyebilirsiniz. Örneğin bir kullanım kılavuzunu modele bağlam olarak vererek, yazılım içinden gelen sorulara dokümana uygun cevaplar alabilirsiniz.

Mesela ben Test, Ölçüm ve Kontrol yazılımları ile alakalı bir modele lokal dokümanlar sağlayarak modeli eğittim ve sorduğum sorulara mantıklı cevaplar aldım. Aşağıya kendi front panelimden bir örnek ekran görüntüsü ekledim.

Performans Notları

• max_tokens değerini düşürmek hız kazandırır.
• temperature değerini 0.2–0.4 aralığında tutmak tutarlı sonuç verir.
• CPU gücünüze göre yanıt süreleri değişebilir.

Örnek Akış

1. Kullanıcı prompt’u yazar.
2. LabVIEW HTTP POST ile GPT4All’a isteği yollar.
3. Model yanıtı JSON formatında döner.
4. Yanıt ayrıştırılıp ekrana yazdırılır.

NOT: Burada en önemli noktalardan birisi gpt4all UI açık iken Chats sekmesinde Server Chat aktif ederek lokal dokümanlarımızı seçmemiz yani aktif etmemiz gerekmektedir. Daha sonra sorgularınızı atabilirsiniz. Aksi takdirde iletişim kuramazsınız. Buranın otomatize hali maalesef henüz yok. İleriki versiyonlarında otomatize hali geldiğinde çok daha kullanışlı olacaktır. Konu ile alakalı görsel aşağıdaki gibi olmalıdır.

Uygulama kullanıma hazırdır! Bu uygulama ile hayal gücünüze göre eklemeler yapabilir farklı senaryolara hizmet etmesini sağlayabilirsiniz.

Uygulama ile ilgili sorularınız veya karşılaştığınız problemler için bizlere  İletişim bölümünden ulaşabilirsiniz. 

Umarım sizin için de faydalı bir eğitim olmuştur. Böylece LabVIEW ile Yapay Zeka enterasyonuna farklı bir yöntem ile bir kez daha şahit olduk. Diğer yeni içerikler için takipte kalın! Diğer eğitimlerde görüşmek üzere!

Not: Bu uygulama tamamen test ve deneme amaçlı hazırlanmıştır. Yazılan kodlar temel seviyede tutulmuştur ve referans olarak sunulmuştur. Profesyonel projeleriniz için daha gelişmiş ve optimize edilmiş yapılar tercih edilmelidir.