M5Module-LLM/docs/cn.md

# M5Module-LLM Arduino API

[M5Module-LLM](https://github.com/m5stack/M5Module-LLM) Arduino驱动库API文档。

## M5ModuleLLM Class

`M5ModuleLLM`用于初始化 LLM Module, 并且提供内部成员用于快速初始化 LLM 的各个单元, 方便根据自己的需求构建应用。

```cpp
class M5ModuleLLM {
public:
    bool begin(Stream * targetPort);
    bool checkConnection();
    void update();

    m5_module_llm::ApiSys sys;
    m5_module_llm::ApiLlm llm;
    m5_module_llm::ApiAudio audio;
    m5_module_llm::ApiTts tts;
    m5_module_llm::ApiTts melotts;
    m5_module_llm::ApiKws kws;
    m5_module_llm::ApiAsr asr;
    m5_module_llm::ApiAsr yolo;
    m5_module_llm::ApiVad vad;
    m5_module_llm::ApiWhisper whisper;
    m5_module_llm::ApiDepthAnything depthanything;
    m5_module_llm::ModuleMsg msg;
    m5_module_llm::ModuleComm comm;
private:
};
```

### begin

**函数原型:**

```cpp
bool begin(Stream* targetPort);
```

**功能说明:**

- 初始化 LLM Module UART 接口配置

**传入参数:**

- Stream\* targetPort:
    - 传入 Serial 指针

**返回值:**

- bool:
    - true: 初始化成功
    - false: 初始化失败

### checkConnection

**函数原型:**

```cpp
bool checkConnection();
```

**功能说明:**

- 发送 `sys.ping` 指令, 检查 LLM Module 连接状态

**传入参数:**

- null

**返回值:**

- bool:
    - true: 模组响应
    - false: 模组无响应

### update

**函数原型:**

```cpp
void update();
```

**功能说明:**

- 拉取 LLM Module UART 响应数据, 该 API 需包含在 Loop 中循环执行。

**传入参数:**

- null

**返回值:**

- null

## ApiSys Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiSys sys` 用于控制 SYS 单元实现系统复位等操作。

### ping

**函数原型:**

```cpp
int ping();
```

**功能说明:**

- 发送`sys.ping`指令, 检查 LLM Module 连接状态

**传入参数:**

- null

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

### reset

**函数原型:**

```cpp
int reset(bool waitResetFinish = true);
```

**功能说明:**

- 发送 `sys.reset` 指令, 复位软件服务。

**传入参数:**

- bool waitResetFinish:
    - true:阻塞等待复位
    - false:非阻塞执行复位

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

### reboot

**函数原型:**

```cpp
int reboot();
```

**功能说明:**

- 发送 `sys.reboot` 指令, 复位系统。

**传入参数:**

- null

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

## ApiAudio Class

注意：此函数在 1.3 及之后版本已经弃用，改为内部自动配置。

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiAudio audio` 用于控制 Audio 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiAudioSetupConfig_t config = ApiAudioSetupConfig_t(), String request_id = "audio_setup");
```

**功能说明:**

- 初始化 Audio 单元, 开启系统声卡。(使用 KWS 和 TTS 前需开启该功能)

**传入参数:**

ApiAudioSetupConfig_t config:

- LLM单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiAudioSetupConfig_t {
    int capcard      = 0;
    int capdevice    = 0;
    float capVolume  = 0.5;
    int playcard     = 0;
    int playdevice   = 1;
    float playVolume = 0.15;
};
```

| 参数       | 描述             | 输入值                                   |
| ---------- | ---------------- | ---------------------------------------- |
| capcard    | 麦克风声卡的索引 | 系统默认声卡:0                           |
| capdevice  | 麦克风设备索引   | 板载硅麦:0                               |
| capVolume  | 输入的音量       | 0.0～10.0 (1\<volume将增益, 默认值为0.5) |
| playcard   | 扬声器声卡的索引 | 系统默认声卡:0                           |
| playdevice | 扬声器设备索引   | 板载扬声器:1                             |
| playVolume | 输出的音量       | 0.0～10.0 (1\<volume将增益, 默认值为0.5) |

**返回值:**

- String:
    - audio_work_id: audio单元work_id

## ApiCamera Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiCamera camera` 用于控制 Camera 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiCameraSetupConfig_t config = ApiCameraSetupConfig_t(), String request_id = "camera_setup");
```

**功能说明:**

- 初始化 Camera 单元, 开启摄像头输入。(使用 UVC 前需开启该功能)

**传入参数:**

ApiCameraSetupConfig_t config:

- Camera 单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiCameraSetupConfig_t {
    String response_format = "camera.raw";
    String input           = "/dev/video0";
    bool enoutput          = false;
    int frame_width        = 320;
    int frame_height       = 320;
};
```

| 参数         | 描述                 | 输入值                    |
| ------------ | -------------------- | ------------------------- |
| input        | UVC 的索引           | "/dev/video0"             |
| enoutput     | 是否串口输出图像数据 | 启用: true<br>禁用: false |
| frame_width  | 采集图像的宽         | 320                       |
| frame_height | 采集图像的高         | 320                       |

**返回值:**

- String:
    - camera_work_id: camera 单元 work_id

## ApiKws Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiKws kws` 用于控制 KWS 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiKwsSetupConfig_t config = ApiKwsSetupConfig_t(), String request_id = "kws_setup",
             String language = "en_US");```

**功能说明:**

- 初始化KWS单元, 并配置唤醒关键字。

**传入参数:**

ApiKwsSetupConfig_t config:

- KWS单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiKwsSetupConfig_t {
    String kws             = "HELLO";
    String model           = "sherpa-onnx-kws-zipformer-gigaspeech-3.3M-2024-01-01";
    String response_format = "kws.bool";
    String input           = "sys.pcm";
    bool enoutput          = true;
};
```

| 参数     | 描述              | 输入值                                                                                                                                |
| -------- | ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| model    | 转换模型          | 英文模型: "sherpa-onnx-kws-zipformer-gigaspeech-3.3M-2024-01-01"<br>中文模型: "sherpa-onnx-kws-zipformer-wenetspeech-3.3M-2024-01-01" |
| kws      | KWS唤醒词文本设置 | 不允许中文/英文混合, 英文要求全大写                                                                                                   |
| enoutput | 启用UART输出      | 启用: true<br>禁用: false                                                                                                             |

**返回值:**

- String:
    - kws_work_id: kws单元work_id

## ApiVad Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiVad vad` 用于控制 VAD 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiVadSetupConfig_t config = ApiVadSetupConfig_t(), String request_id = "vad_setup");
```

**功能说明:**

- 初始化 VAD 单元。

**传入参数:**

ApiVadSetupConfig_t config:

- VAD 单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiKwsSetupConfig_t {
    String model           = "silero-vad";
    String response_format = "vad.bool";
    String input           = {"sys.pcm", "kws.1000"};
    bool enoutput          = true;
};
```

| 参数     | 描述         | 输入值                                                                                                             |
| -------- | ------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| model    | 转换模型     | 模型: "silero-vad"<br>                                                                                             |
| input    | 输入         | KWS唤醒输入: "kws.xxx"(输入kws单元的work_id)<br>板载麦克风输入: "sys.pcm"<br>UART流式输入: "vad.wav.stream.base64" |
| enoutput | 启用UART输出 | 启用: true<br>禁用: false                                                                                          |

**返回值:**

- String:
    - vad_work_id: vad 单元 work_id

## ApiAsr Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiAsr asr` 用于控制 ASR 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiAsrSetupConfig_t config = ApiAsrSetupConfig_t(), String request_id = "asr_setup",
             String language = "en_US");
```

**功能说明:**

- 初始化 ASR 单元, 开启语音转文本功能。

**传入参数:**

ApiAsrSetupConfig_t config:

- ASR单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiAsrSetupConfig_t {
    String model           = "sherpa-ncnn-streaming-zipformer-20M-2023-02-17";
    String response_format = "asr.utf-8.stream";
    String input           = ["sys.pcm", "kws.1000"];
    bool enoutput          = true;
    float rule1            = 2.4;
    float rule2            = 1.2;
    float rule3            = 30.0;
};
```

| 参数            | 描述                       | 输入值                                                                                                                      |
| --------------- | -------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| model           | 转换模型                   | 英文模型: "sherpa-ncnn-streaming-zipformer-20M-2023-02-17"<br>中文模型: "sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23" |
| response_format | 输出格式                   | 普通输出: "asr.utf-8"<br>流式输出: "asr.utf-8.stream"                                                                       |
| input           | 输入                       | KWS唤醒输入: "kws.xxx"(输入kws单元的work_id)<br>板载麦克风输入: "sys.pcm"<br>UART流式输入: "asr.wav.stream.base64"          |
| rule1           | 唤醒到未识别到内容超时时间 | 单位:秒                                                                                                                     |
| rule2           | 识别最大间隔时间           | 单位:秒                                                                                                                     |
| rule3           | 识别最长超时时间           | 单位:秒                                                                                                                     |
| enoutput        | 启用UART输出               | 启用: true<br>禁用: false                                                                                                   |

**返回值:**

- String:
    - asr_work_id: asr 单元 work_id

## ApiWhisper Class

`M5ModuleLLM`的内部成员`ApiWhisper whisper`用于控制 Whisper 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiWhisperSetupConfig_t config = ApiWhisperSetupConfig_t(), String request_id = "asr_setup",
```

**功能说明:**

- 初始化 Whisper 单元, 开启语音转文本功能。

**传入参数:**

ApiWhisperSetupConfig_t config:

- Whisper 单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiAsrSetupConfig_t {
    String model           = "whisper-tiny";
    String response_format = "asr.utf-8";
    String input           = [ "sys.pcm", "kws.1000", "vad.1001" ];
    String language        = "en";
    bool enoutput          = true;
};
```

| 参数            | 描述               | 输入值                                                                                                             |
| --------------- | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| model           | 转换模型           | 模型: "whisper-tiny"<br>                                                                                           |
| response_format | 输出格式           | 普通输出: "asr.utf-8"<br>                                                                                          |
| input           | 输入               | KWS唤醒输入: "kws.xxx"(输入kws单元的work_id)<br>板载麦克风输入: "sys.pcm"<br>UART流式输入: "asr.wav.stream.base64" |
| language        | 用于语言识别的语言 | 默认 “en”<br> 可选 “zh”, "ja"                                                                                      |  |
| enoutput        | 启用UART输出       | 启用: true<br>禁用: false                                                                                          |

**返回值:**

- String:
    - whisper_work_id: whisper 单元 work_id

## ApiLlm Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiLlm llm` 用于控制 LLM 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiLlmSetupConfig_t config = ApiLlmSetupConfig_t(), String request_id = "llm_setup");
```

**功能说明:**

- 初始化 LLM 单元, 支持配置 LLM 单元输入输出数据方式。

**传入参数:**

- ApiLlmSetupConfig_t config:
    - LLM单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiLlmSetupConfig_t {
    String prompt;
    String model           = "qwen2.5-0.5B-prefill-20e";
    String response_format = "llm.utf-8.stream";
    String input           = ["llm.utf-8", "kws.1000"];
    bool enoutput          = true;
    int max_token_len      = 127;
};
```

| 参数            | 描述                                    | 输入值                                                                                                            |
| --------------- | --------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| model           | 转换模型                                | 预置模型 "qwen2.5-0.5B-prefill-20e"                                                                               |
| response_format | 输出格式                                | 普通输出: "llm.utf-8"<br>流式输出: "llm.utf-8.stream"                                                             |
| input           | 输入                                    | ASR输入: "asr.xxx"(输入asr单元的work_id)<br>UART输入: "llm.utf-8"<br>KWS唤醒打断: "kws.xxx"(输入kws单元的work_id) |
| max_length      | 配置最大输出token(最大返回推理文本长度) | 最大值: 1023                                                                                                      |
| prompt          | 模型初始化系统提示词                    | String                                                                                                            |
| enoutput        | 启用UART输出                            | 启用: true<br>禁用: false                                                                                         |

**返回值:**

- String:
    - llm_work_id: llm单元work_id

### inference

**函数原型:**

```cpp
int inference(String work_id, String input, String request_id = "llm_inference");
```

**功能说明:**

- 输入数据, 开始推理。返回结果内容将进入 `M5ModuleLLM.msg` 中的 `responseMsgList` 列表容器中。

**传入参数:**

- String work_id:
    - 调用的LLM单元work_id
- String input:
    - 输入文本
- String request_id:
    - 会话ID, 当同时存在多个会话的时候用于区分。

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

### inferenceAndWaitResult

**函数原型:**

```cpp
int inferenceAndWaitResult(String work_id, String input, std::function<void(String&)> onResult, uint32_t timeout = 5000, String request_id = "llm_inference");
```

**功能说明:**

- 输入数据, 开始推理。并阻塞等待返回结果, 然后调用 callback 函数。

**传入参数:**

- String work_id:
    - 调用的 LLM 单元 work_id
- String input:
    - 输入文本
- void onResult(String&)
    - 推理结果 callback 函数
- uint32_t timeout:
    - 等待推理超时时间
- String request_id:
    - 会话ID, 当同时存在多个会话的时候用于区分。

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

## ApiVlm Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiVlm vlm` 用于控制 VLM 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiVlmSetupConfig_t config = ApiVlmSetupConfig_t(), String request_id = "vlm_setup");
```

**功能说明:**

- 初始化 VLM 单元, 支持配置 VLM 单元输入输出数据方式。

**传入参数:**

- ApiLlmSetupConfig_t config:
    - LLM单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiVlmSetupConfig_t {
    String prompt;
    String model           = "internvl2.5-1B-ax630c";
    String response_format = "vlm.utf-8.stream";
    String input           = ["vlm.utf-8", "kws.1000"];
    bool enoutput          = true;
    int max_token_len      = 1023;
};
```

| 参数            | 描述                                    | 输入值                                                                                                            |
| --------------- | --------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| model           | 转换模型                                | 预置模型 "internvl2.5-1B-ax630c"                                                                                  |
| response_format | 输出格式                                | 普通输出: "vlm.utf-8"<br>流式输出: "vlm.utf-8.stream"                                                             |
| input           | 输入                                    | ASR输入: "asr.xxx"(输入asr单元的work_id)<br>UART输入: "llm.utf-8"<br>KWS唤醒打断: "kws.xxx"(输入kws单元的work_id) |
| max_length      | 配置最大输出token(最大返回推理文本长度) | 最大值: 1023                                                                                                      |
| prompt          | 模型初始化系统提示词                    | String                                                                                                            |
| enoutput        | 启用UART输出                            | 启用: true<br>禁用: false                                                                                         |

**返回值:**

- String:
    - vlm_work_id: vlm 单元 work_id

### inference

**函数原型:**

```cpp
int inference(String work_id, String input, String request_id = "vlm_inference");
```

**功能说明:**

- 输入数据, 开始推理。返回结果内容将进入 `M5ModuleLLM.msg` 中的 `responseMsgList` 列表容器中。

**传入参数:**

- String work_id:
    - 调用的LLM单元work_id
- String input:
    - 输入文本
- String request_id:
    - 会话ID, 当同时存在多个会话的时候用于区分。

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

### inferenceAndWaitResult

**函数原型:**

```cpp
int inferenceAndWaitResult(String work_id, String input, std::function<void(String&)> onResult,
                           uint32_t timeout = 5000, String request_id = "vlm_inference");
```

**功能说明:**

- 输入数据, 开始推理。并阻塞等待返回结果, 然后调用 callback 函数。

**传入参数:**

- String work_id:
    - 调用的 VLM 单元 work_id
- String input:
    - 输入文本
- void onResult(String&)
    - 推理结果 callback 函数
- uint32_t timeout:
    - 等待推理超时时间
- String request_id:
    - 会话 ID, 当同时存在多个会话的时候用于区分。

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

## ApiTts Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiTts tts` 用于控制 TTS 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiTtsSetupConfig_t config = ApiTtsSetupConfig_t(), String request_id = "tts_setup");
```

**功能说明:**

- 初始化TTS单元, 开启文本转语音功能。

**传入参数:**

ApiTtsSetupConfig_t config:

- LLM单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiTtsSetupConfig_t {
    String model           = "single_speaker_english_fast";
    String response_format = "sys.pcm";
    String input           = ["tts.utf-8.stream", "kws.1000"];
    bool enoutput          = false;
    bool enaudio           = true;
};
```

| 参数     | 描述           | 输入值                                                                                                                                                |
| -------- | -------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| model    | 转换模型       | 英文模型: "single_speaker_english_fast"<br>中文模型: "single_speaker_fast"                                                                            |
| input    | 输入           | LLM输入: "llm.xxx"(输入llm单元的work_id)<br>UART输入: "tts.utf-8"<br>UART流式输入: "tts.utf-8.stream"<br>KWS唤醒打断: "kws.xxx"(输入kws单元的work_id) |
| enoutput | 启用UART输出   | 启用: true<br>禁用: false                                                                                                                             |
| enaudio  | 启用扬声器播放 | 启用: true<br>禁用: true                                                                                                                              |

**返回值:**

- String:
    - tts_work_id: tts单元work_id

### inference

**函数原型:**

```cpp
int inference(String work_id, String input, uint32_t timeout = 0, String request_id = "tts_inference");
```

**功能说明:**

- 输入数据, 开始推理转换, 完成后扬声器将自动播放。

**传入参数:**

- String work_id:
    - 调用的TTS单元work_id
- String input:
    - 输入文本
- uint32_t timeout:
    - 等待推理超时时间
- String request_id:
    - 会话ID, 当同时存在多个会话的时候用于区分。

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

## ApiMelotts Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiMelotts melotts` 用于控制 Melotts 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiMelottsSetupConfig_t config = ApiMelottsSetupConfig_t(), String request_id = "melotts_setup",
             String language = "en_US");
```

**功能说明:**

- 初始化 Melotts 单元, 开启文本转语音功能。

**传入参数:**

ApiMelottsSetupConfig_t config:

- Melotts单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiMelottsSetupConfig_t {
    String model              = "melotts_zh-cn";
    String response_format    = "sys.pcm";
    std::vector<String> input = {"tts.utf-8.stream"};
    bool enoutput             = false;
    bool enaudio              = true;
};
```

| 参数     | 描述           | 输入值                                                                                                        |
| -------- | -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| model    | 转换模型       | 中英文模型: "melotts_zh-cn"<br>中文模型: "single_speaker_fast"                                                |
| input    | 输入           | LLM输入: "llm.xxx"(输入llm单元的work_id)<br>UART输入: "melotts.utf-8"<br>UART流式输入: "melotts.utf-8.stream" |
| enoutput | 启用UART输出   | 启用: true<br>禁用: false                                                                                     |
| enaudio  | 启用扬声器播放 | 启用: true<br>禁用: true                                                                                      |

**返回值:**

- String:
    - melotts_work_id: melotts 单元 work_id

### inference

**函数原型:**

```cpp
int inference(String work_id, String input, uint32_t timeout = 0, String request_id = "tts_inference");
```

**功能说明:**

- 输入数据, 开始推理转换, 完成后扬声器将自动播放。

**传入参数:**

- String work_id:
    - 调用的 Melotts 单元work_id
- String input:
    - 输入文本
- uint32_t timeout:
    - 等待推理超时时间
- String request_id:
    - 会话ID, 当同时存在多个会话的时候用于区分。

**返回值:**

- int:
    - MODULE_LLM_OK / Error Code

## ApiYolo Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ApiYolo yolo` 用于控制 Yolo 单元的初始化和配置。

### setup

**函数原型:**

```cpp
String setup(ApiYoloSetupConfig_t config = ApiYoloSetupConfig_t(), String request_id = "yolo_setup");
```

**功能说明:**

- 初始化 Yolo 单元, 开启图像检测功能。

**传入参数:**

ApiYoloSetupConfig_t config:

- Yolo 单元初始化配置:
- String request_id:
    - 会话id, 使用默认即可。

```cpp
struct ApiYoloSetupConfig_t {
    String model              = "yolo11n";
    String response_format    = "yolo.box.stream";
    std::vector<String> input = {"yolo.jpeg.base64"};
    bool enoutput             = true;
};
```

| 参数            | 描述         | 输入值                                                                                        |
| --------------- | ------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------- |
| model           | 转换模型     | 检测模型: "yolo11n"<br>姿态模型: "yolo11n-pose"<br>手部姿态模型: "yolo11n-hand-pose"          |
| response_format | 输出格式     | 检测输出: "yolo.box.stream"<br>姿态输出: "yolo.pose.stream"                                   |
| input           | 输入         | UVC 输入: "camera.xxx"(输入 camera 单元的 work_id)<br>UART流式输入: "yolo.jpeg.base64.stream" |
| enoutput        | 启用UART输出 | 启用: true<br>禁用: false                                                                     |

**返回值:**

- String:
    - yolo_work_id: yolo 单元 work_id

## ModuleMsg Class

`M5ModuleLLM` 的内部成员 `ModuleMsg msg` 提供了 `responseMsgList` 容器用于用于缓存接收 LLM Module
返回的各种信息。参考以下案例，在主循环中遍历获取返回结果。

```cpp
void loop()
{
    module_llm.update();

    // Handle response msg
    for (auto& msg : module_llm.msg.responseMsgList) {
        // KWS msg
        if (msg.work_id == kws_work_id) {
            Serial.printf(">> Keyword detected\n");
        }

        // ASR msg
        if (msg.work_id == asr_work_id) {
            if (msg.object == "asr.utf-8.stream") {
                // Parse and get asr result
                JsonDocument doc;
                deserializeJson(doc, msg.raw_msg);
                String asr_result = doc["data"]["delta"].as<String>();
                Serial.printf(">> %s\n", asr_result.c_str());
            }
        }
    }
    module_llm.msg.responseMsgList.clear();
}

```

## VoiceAssistant Class

`M5ModuleLLM_VoiceAssistant` 用于快速创建 LLM 语音助手实例, 快速实现 KWS(语音唤醒)->ASR(语音转文本)->LLM(大模型推理)->
TTS(文本转语音)。

- 初始化时候只需要将 `M5ModuleLLM` 实例传入构造函数, 并注册对应事件的回调函数即可完成语音助手创建。

```cpp
/*
 * SPDX-FileCopyrightText: 2024 M5Stack Technology CO LTD
 *
 * SPDX-License-Identifier: MIT
 */
#include <Arduino.h>
#include <M5Unified.h>
#include <M5ModuleLLM.h>

M5ModuleLLM module_llm;
M5ModuleLLM_VoiceAssistant voice_assistant(&module_llm);

/* On ASR data callback */
void on_asr_data_input(String data, bool isFinish, int index)
{
    M5.Display.setTextColor(TFT_GREEN, TFT_BLACK);
    M5.Display.printf(">> %s\n", data.c_str());

    /* If ASR data is finish */
    if (isFinish) {
        M5.Display.setTextColor(TFT_YELLOW, TFT_BLACK);
        M5.Display.print(">> ");
    }
};

/* On LLM data callback */
void on_llm_data_input(String data, bool isFinish, int index)
{
    M5.Display.print(data);

    /* If LLM data is finish */
    if (isFinish) {
        M5.Display.print("\n");
    }
};

void setup()
{
    M5.begin();
    M5.Display.setTextSize(2);
    M5.Display.setTextScroll(true);

    /* Init module serial port */
    Serial2.begin(115200, SERIAL_8N1, 16, 17);  // Basic
    // Serial2.begin(115200, SERIAL_8N1, 13, 14);  // Core2
    // Serial2.begin(115200, SERIAL_8N1, 18, 17);  // CoreS3

    /* Init module */
    module_llm.begin(&Serial2);

    /* Make sure module is connected */
    M5.Display.printf(">> Check ModuleLLM connection..\n");
    while (1) {
        if (module_llm.checkConnection()) {
            break;
        }
    }

    /* Begin voice assistant preset */
    M5.Display.printf(">> Begin voice assistant..\n");
    int ret = voice_assistant.begin("HELLO");
    if (ret != MODULE_LLM_OK) {
        while (1) {
            M5.Display.setTextColor(TFT_RED);
            M5.Display.printf(">> Begin voice assistant failed\n");
        }
    }

    /* Register on ASR data callback function */
    voice_assistant.onAsrDataInput(on_asr_data_input);

    /* Register on LLM data callback function */
    voice_assistant.onLlmDataInput(on_llm_data_input);

    M5.Display.printf(">> Voice assistant ready\n");
}

void loop()
{
    /* Keep voice assistant preset update */
    voice_assistant.update();
}
```

## Error Code

```cpp
enum ModuleLLMErrorCode_t {
    MODULE_LLM_OK                              = 0,
    MODULE_LLM_RESET_WARN                      = -1,
    MODULE_LLM_JSON_FORMAT_ERROR               = -2,
    MODULE_LLM_ACTION_MATCH_FAILED             = -3,
    MODULE_LLM_INFERENCE_DATA_PUSH_FAILED      = -4,
    MODULE_LLM_MODEL_LOADING_FAILED            = -5,
    MODULE_LLM_UNIT_NOT_EXIST                  = -6,
    MODULE_LLM_UNKNOWN_OPERATION               = -7,
    MODULE_LLM_UNIT_RESOURCE_ALLOCATION_FAILED = -8,
    MODULE_LLM_UNIT_CALL_FAILED                = -9,
    MODULE_LLM_MODEL_INIT_FAILED               = -10,
    MODULE_LLM_MODEL_RUN_FAILED                = -11,
    MODULE_LLM_MODULE_NOT_INITIALISED          = -12,
    MODULE_LLM_MODULE_ALREADY_WORKING          = -13,
    MODULE_LLM_MODULE_NOT_WORKING              = -14,
    MODULE_LLM_NO_UPDATEABLE_MODULES           = -15,
    MODULE_LLM_NO_MODULES_AVAILABLE_FOR_UPDATE = -16,
    MODULE_LLM_FILE_OPEN_FAILED                = -17,
    MODULE_LLM_WAIT_RESPONSE_TIMEOUT           = -97,
    MODULE_LLM_RESPONSE_PARSE_FAILED           = -98,
    MODULE_LLM_ERROR_NONE                      = -99,
};
```