--- title: Agri hackteurs emoji: 🦀 colorFrom: green colorTo: blue sdk: docker tags: - agriculture - ai - hackathon pinned: false hf_oauth: false short_description: Multiple service for farmer --- Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference # To run locally: uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 80 and go to http://localhost:80 # TO-DO - Brainstorming **Système de carte interactive collaborative, AI-powered par Mistral** *Features:* - [ ] une sorte de réseau social - [ ] Reporting des datas avec Mistral AI + génération d'un dashboard ad hoc - [ ] Profil utilisateur et centres d'intérêt pour mieux permettre au RAG de cibler ses comptes-rendus - [ ] newsletter journalière / hebdomadaire - [ ] filtrage utilisateur dans un rayon de 10, 50, 100km - [ ] carte interactive avec display d'API qu'on a trouvées sur internet : Par exemple (mes idées, Clément) - windy pour aérologie, - webcams des champs - vidéos postées par des agriculteurs de ta région - personnalisation du fond de carte IGN (cf. api IGN) ; geopandas pour Python je crois - data.gouv.fr https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/la-carte-interactive-des-types-delevages-et-des-regions-agricoles-en-france/ # Gaia Mistral Chat Demo ## Introduction This project showcases a simple chatbot application built with Gradio and the Mistral AI API. The chatbot is designed to answer questions related to agriculture. Users can ask questions in French, and the chatbot, powered by the Mistral AI's `mistral` model, will provide responses. ## Features - Simple chat interface for querying agricultural topics. (MVP 1) - Interactive map with chatbot experience (MVP 2) ## Requirements To run this application, you'll need: - Python 3.6 or later. - An API key from Mistral AI. ## Setup 1. **Clone the Repository** Start by cloning this repository to your local machine: ```bash git clone cd ``` 2. **Install Dependencies** ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. **Set Up Your API Key** ```bash API_KEY=your_mistral_ai_api_key_here ``` ## Running the Application To launch the chatbot, run the following command in the terminal from the project's root directory: ```bash python3 app.py ```