Smart Homes werden immer intelligenter, doch die Herausforderung liegt oft in der Verknüpfung von komplexer Technologie mit einfacher Bedienbarkeit. Dabei spielen intelligente Automatisierungen und KI-basierte Smart-Home-Lösungen eine entscheidende Rolle, um komplexe Zusammenhänge intuitiv zu steuern. Hier kommt Ollama ins Spiel: ein flexibles KI-Framework, das als Bindeglied zwischen leistungsstarken KI-Modellen und Automatisierungssystemen wie Home Assistant dient. Stell dir vor, dein Smart Home reagiert nicht nur auf einfache Regeln, sondern versteht komplexe Zusammenhänge: Ein Temperatursensor meldet einen plötzlichen Abfall, und Ollama entscheidet, basierend auf Zeit, Raum und Historie, die Heizung automatisch einzuschalten. Dieses Zusammenspiel macht Ollama zu einem Gamechanger für datenschutzfreundliche, intelligente Automatisierungen.

Die Zukunft der KI: Durchbruch durch LLMs

KI-Technologien wie LLMs transformieren die Fähigkeit von Computern, komplexe Aufgaben in Smart Homes zu lösen, indem sie Sprache und Daten besser verstehen und analysieren. Ein zentraler Meilenstein waren die sogenannten Large Language Models (LLMs), die auf riesigen Datensätzen trainiert werden, um menschenähnliche Texte zu generieren und Muster zu erkennen.

Warum LLMs bahnbrechend sind

LLMs haben neue Maßstäbe in der Verarbeitung natürlicher Sprache gesetzt, da sie mehrere technologische Durchbrüche miteinander verbinden und revolutionäre Ansätze in der Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung ermöglichen:

• Transformer-Architekturen: Diese ermöglichen die effiziente Verarbeitung langer Textsequenzen und die Berücksichtigung von Kontextinformationen über große Distanzen hinweg.
• Massive Datensätze: Durch das Training auf Milliarden von Wörtern entwickeln LLMs ein tiefes Verständnis für Syntax, Semantik und spezifische Anwendungsfälle.
• Feinabstimmung (Fine-Tuning): Modelle können gezielt auf spezifische Aufgaben angepasst werden, wie z. B. das Verstehen und Analysieren von Smart-Home-Ereignissen.

Gängige Modelle und Ressourcenbedarf

Die Vielfalt an Large Language Models (LLMs) bietet Lösungen für unterschiedlichste Anforderungen, indem sie eine Balance zwischen Leistung, Ressourcenbedarf und Anwendungsbereichen schaffen. Diese Modelle zeichnen sich durch ihre Parametergröße, Hardwareanforderungen und spezifische Stärken aus, wodurch sie für verschiedene Szenarien optimiert werden können. Im Folgenden ein Überblick über einige der gängigsten Modelle und ihre Eigenschaften:

GPT-J (6B Parameter)

• Ressourcenbedarf: Moderate Anforderungen, geeignet für leistungsstarke Workstations.
• Einsatzbereich: Lokale Anwendungen, die gute Leistung bei vertretbarem Ressourcenbedarf erfordern.

LLaMA (7B bis 65B Parameter)

• Ressourcenbedarf: Je nach Modell reicht die Bandbreite von Consumer-GPUs bis hin zu Serverlösungen.
• Einsatzbereich: Open-Source-Entwicklung und private KI-Projekte.

GPT-3 (175B Parameter)

• Ressourcenbedarf: Hohe GPU-Leistung, mehrere Server erforderlich.
• Einsatzbereich: Hochskalierte Anwendungen mit umfassenden Funktionen.

Bloom (176B Parameter)

• Ressourcenbedarf: Vergleichbar mit GPT-3.
• Einsatzbereich: Multilinguale Open-Source-Anwendungen.

LLMs und Smart Homes

Die Wahl des Modells hängt stark von den verfügbaren Hardware-Ressourcen und den spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls ab. Für lokale Anwendungen bieten kleinere Modelle wie GPT-J oder LLaMA-7B eine gute Kombination aus Leistung und Effizienz, während größere Modelle wie GPT-3 oder Bloom leistungsstärker, aber auch ressourcenintensiver sind.

Was ist Ollama? Ein KI-Framework für dein Smart Home

Ollama ist ein flexibles und vielseitiges KI-Framework, das als Bindeglied zwischen leistungsstarken KI-Modellen und externen Systemen wie Home Assistant fungiert. Es bietet nicht nur die Möglichkeit, unterschiedliche KI-Modelle zu nutzen und zu evaluieren, sondern auch eine umfassende Infrastruktur, um diese Modelle effizient in bestehende Systeme zu integrieren. Mit Unterstützung für REST-APIs und die Fähigkeit, lokal zu operieren, kombiniert Ollama Datenschutz, Flexibilität und leistungsstarke Automatisierungslösungen.

Hauptmerkmale von Ollama

• Unterstützung für mehrere Modelle: Ollama ermöglicht die Verwendung verschiedenster Modelle, die je nach Anwendungsfall gewählt werden können.
• Lokal betrieben: Datenschutz bleibt gewährleistet, da keine Daten das lokale Netzwerk verlassen.
• REST-API: Ermöglicht einfache Anbindung an Home Assistant und andere Plattformen.
• Effiziente Skalierung: Lässt sich sowohl auf Workstations als auch auf leistungsstarker Server-Hardware betreiben.

Wie Ollama in Home Assistant integriert wird

Die Kombination aus Ollama und Home Assistant ermöglicht eine präzise Ereignisanalyse, intelligente Steuerung und KI-gesteuerte Automatisierung, wodurch datenbasierte Entscheidungen effizient umgesetzt werden. Dabei fungiert AppDaemon als entscheidende Schnittstelle zwischen den beiden Systemen. Es ermöglicht die Kommunikation zwischen Home Assistant und Ollama, indem es Ereignisdaten verarbeitet und die von Ollama generierten Entscheidungen in Aktionen innerhalb von Home Assistant umsetzt. AppDaemon bietet zudem die Flexibilität, individuelle Python-Skripte zu erstellen, um die Automatisierungslogik an spezifische Anforderungen anzupassen.

Weitere Details zu AppDaemon und seiner Integration in Home Assistant findest du in meinem Blogbeitrag “AppDaemon und mehr: So automatisierst du dein Smart Home mit Home Assistant”. Erfahre, wie du eigene Skripte erstellst und dein Zuhause noch smarter machst.

Datenbasis für Entscheidungen

Die Entscheidungsfindung der KI basiert auf einer strukturierten Datensammlung:

• Zeitstempel: Wann ein Ereignis auftrat.
• Raum: Der betroffene Bereich im Haus.
• Entität: Das relevante Gerät oder der Sensor.
• Zustand: Der aktuelle Status der Entität (z. B. Bewegung erkannt oder Temperatur).

System-Prompt für den Chat-Agenten

Ein System-Prompt definiert die grundlegenden Vorgaben, wie ein KI-Agent arbeiten soll. Er beschreibt das Ziel des Agenten, die Art der zu verarbeitenden Informationen und das gewünschte Format der Antworten. Im Kontext von Home Assistant und Ollama dient der System-Prompt dazu, sicherzustellen, dass der Agent die Ereignisdaten korrekt interpretiert und konsistente, präzise Ergebnisse liefert. Dabei gibt er nicht nur an, welche Informationen zu berücksichtigen sind, sondern auch, wie sie strukturiert und analysiert werden sollen. Hier ist ein Beispiel für einen solchen Prompt:

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Ziel: Du bist ein KI-Agent, der Ereignisdaten aus Home Assistant analysiert und darauf basierend Entscheidungen trifft. Du kannst Home Assistant-Services verwenden, um Aktionen auszuführen. Deine Antworten müssen präzise, begründet und im folgenden Format sein:

Nachrichtenformat:
- Zeit: <Zeitstempel>
- Ereignis: <Ereignisdetails>
- Analyse: <Analyse der Situation>
- Aktion: <Ausgeführte Aktion oder Empfehlung>

Beispiel:
Eingehende Ereignisse:
2025-01-02 05:34:17, binary_sensor.living_motion, on
2025-01-02 05:34:23, binary_sensor.living_temperature, 22.1

Antwort:
Zeit: 2025-01-02 05:34:17
Ereignis: Bewegung im Wohnzimmer erkannt.
Analyse: Die Bewegung ist mit einer stabilen Raumtemperatur kombiniert, kein unmittelbares Handeln erforderlich.
Aktion: Keine Aktion.

Zeit: 2025-01-02 05:34:23
Ereignis: Temperatur im Wohnzimmer beträgt 22.1°C.
Analyse: Die Temperatur liegt im normalen Bereich. Keine Anpassung der Heizung erforderlich.
Aktion: Keine Aktion.

Zeit: 2025-01-02 05:35:08
Ereignis: Licht im Flur wurde eingeschaltet.
Analyse: Das Licht wurde manuell aktiviert, möglicherweise zur Nutzung des Flurs.
Aktion: Licht bleibt eingeschaltet.

Experimentelle Automationen mit AppDaemon

Die folgende AppDaemon-Automation dient als Schnittstelle zwischen Home Assistant und Ollama. Sie verarbeitet Ereignisdaten und sendet sie als Prompts an Ollama, um entsprechende Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen:

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import requests
import datetime
from hassapi import Hass

class OllamaAutomation(Hass):
    def initialize(self):
        self.ollama_url = "http://localhost:8000/api/v1/query"  # Ollama REST-API-Endpunkt
        self.listen_state(self.handle_event, "binary_sensor.living_motion")
        self.listen_state(self.handle_event, "binary_sensor.living_temperature")
        self.listen_state(self.handle_event, "light.hall")

    def handle_event(self, entity, attribute, old, new, kwargs):
        # Erstelle das Ereignisformat
        event_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        event = f"{event_time}, {entity}, {new}"
        
        # Anfrage an Ollama senden
        prompt = f"Eingehendes Ereignis: {event}"

        self.log(f"Sende folgendes Prompt an Ollama: {prompt}")
        response = self.send_to_ollama(prompt)
        
        # Analysiere die Reaktion
        if response and "Aktion" in response:
            self.log(f"Antwort von Ollama: {response}")
            self.execute_action(response.get("Aktion"))

    def send_to_ollama(self, prompt):
        try:
            response = requests.post(self.ollama_url, json={"prompt": prompt})
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.RequestException as e:
            self.log(f"Fehler beim Senden an Ollama: {e}", level="ERROR")
            return None

    def execute_action(self, action):
        try:
            # Beispielhafte Umsetzung der Aktionen
            if action.startswith("light"):
                entity_id = action.split("(")[1].split(")")[0]
                self.turn_on(entity_id)
                self.log(f"Licht eingeschaltet: {entity_id}")
            elif action.startswith("climate"):
                entity_id, temperature = action.split("(")[1].split(")")[0].split(", ")
                self.call_service("climate.set_temperature", entity_id=entity_id, temperature=float(temperature))
                self.log(f"Heizung angepasst: {entity_id} auf {temperature}°C")
        except Exception as e:
            self.log(f"Fehler bei der Ausführung der Aktion: {e}", level="ERROR")

Beispiele für Prompts und Reaktionen

Die folgenden Beispiele zeigen, wie das Modell auf verschiedene Eingaben (Prompts) reagiert, die es von Home Assistant über AppDaemon erhält. Die Reaktionen beinhalten eine Analyse des Kontexts und Vorschläge oder Aktionen, die auf den Eingaben basieren.

Beispiel 1: Bewegung erkannt

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2025-01-02 05:34:17, binary_sensor.living_motion, on

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Zeit: 2025-01-02 05:34:17
Ereignis: Bewegung im Wohnzimmer erkannt.
Analyse: Es ist Abend, und die Bewegung deutet darauf hin, dass jemand anwesend ist.
Aktion: Wohnzimmerbeleuchtung einschalten (light.living.turn_on).

Beispiel 2: Temperatur fällt

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2025-01-02 05:34:23, binary_sensor.living_temperature, 18.2

Antwort:

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Zeit: 2025-01-02 05:34:23
Ereignis: Temperatur im Wohnzimmer auf 18.2°C gefallen.
Analyse: Die Temperatur liegt unter der Komfortgrenze, und der Raum ist belegt.
Aktion: Heizung aktivieren und Zieltemperatur auf 21°C setzen (climate.living.set_temperature).

Beispiel 3: Licht manuell eingeschaltet

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2025-01-02 05:35:08, light.hall, on

Antwort:

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Zeit: 2025-01-02 05:35:08
Ereignis: Licht im Flur eingeschaltet.
Analyse: Das Licht wurde manuell aktiviert, wahrscheinlich zur Nutzung des Flurs.
Aktion: Keine Aktion, Licht bleibt eingeschaltet.

Ergebnisse und Herausforderungen

Die Vorteile der Integration von Ollama und Home Assistant werden besonders deutlich, wenn man die Praxisbeispiele betrachtet. Sie zeigen, wie datenbasierte Entscheidungen direkt in intelligente Aktionen übersetzt werden können. Dies macht den Übergang von theoretischen Konzepten zur praktischen Anwendung greifbar.

• Datenschutz: Alle Daten bleiben lokal und werden nicht in die Cloud übertragen.
• Flexibilität: Ollama kann verschiedene Modelle und Anwendungsfälle unterstützen, von einfachen Automatisierungen bis hin zu komplexen Entscheidungsbäumen.
• Skalierbarkeit: Von kleinen Projekten bis hin zu umfassenden Smart-Home-Lösungen.

Positive Ergebnisse

• Intelligente Analyse von Smart-Home-Daten.
• Erfolgreiche Automatisierung von Aufgaben wie Lichtsteuerung oder Heizungsanpassung.

Herausforderungen

• Prompt-Optimierung: Für komplexe Szenarien sind gut strukturierte Prompts entscheidend, um Missverständnisse zu vermeiden.
• Ressourcenbedarf: Die Auswahl des Modells beeinflusst die benötigte Hardware maßgeblich.

Fazit: Ollama und Home Assistant für ein smarteres Zuhause

Die Kombination aus Ollama und Home Assistant zeigt das enorme Potenzial lokaler KI-Modelle im Smart Home. Die Idee wurde zunächst mit einem experimentellen AppDaemon-Skript verprobt, um zu testen, wie sich Ollama im Kontext von Ereignisdaten und Automatisierungen verhält. Die Automatisierung wurde schnell implementiert und zeigte erste Erfolge, etwa bei der Analyse von Sensordaten und der Ableitung intelligenter Aktionen. Jetzt wird die Lösung schrittweise erweitert, um weitere Szenarien abzudecken und die Integration von Ollama in komplexere Automatisierungsprozesse zu optimieren. Mit der richtigen Modellwahl und effektiver Integration kann ein intelligentes, datenschutzfreundliches System geschaffen werden, das flexibel und leistungsstark ist.

Wie würdest du Ollama in deinem Smart Home einsetzen? Teile deine Ideen und Erfahrungen in den Kommentaren!