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UMI - Asistente Inteligente para Plantas 🌿

UMI es un asistente inteligente que combina IoT y procesamiento de lenguaje natural para proporcionar recomendaciones personalizadas sobre el cuidado de plantas basadas en condiciones ambientales en tiempo real.

🌟 Características

• Monitoreo en tiempo real de temperatura y humedad
• Análisis de condiciones ambientales
• Recomendaciones personalizadas basadas en datos del sensor
• Integración con base de conocimientos sobre plantas
• Conversión de texto a voz
• Interfaz intuitiva con Streamlit
• Visualización del proceso de razonamiento del agente

🛠️ Tecnologías Utilizadas

• Python 3.9
• Streamlit
• LangChain
• OpenAI GPT-4o-mini
• MQTT
• FAISS para búsqueda vectorial
• PyPDF2 para procesamiento de documentos
• gTTS para conversión de texto a voz

📋 Requisitos Previos

# Instalar las dependencias
langchain==0.0.154
PyPDF2==3.0.1
python-dotenv==1.0.0
streamlit==1.18.1
faiss-cpu==1.7.4
streamlit-extras
openai==0.28
tiktoken
gTTS==2.2.2
googletrans==3.1.0a0
streamlit-lottie
altair==4.2.0
paho-mqtt==1.6.1
pytz

⚙️ Configuración

1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/cmcorrea4/umi-assistant.git
cd umi-assistant

2. Crear un archivo .streamlit/secrets.toml con tu API key de OpenAI:

[settings]
key = "tu-api-key-de-openai"

3. Configurar el broker MQTT:

MQTT_BROKER = "tu-broker-mqtt"
MQTT_PORT = 1883
MQTT_TOPIC = "sensor_st"

4. Colocar tu base de conocimientos en un archivo PDF llamado plantas.pdf

🚀 Uso

1. Iniciar la aplicación:

streamlit run app.py

2. En la interfaz web:
   • Clic en "Obtener Lectura" para conseguir datos actuales del sensor
   • Hacer preguntas sobre plantas considerando las condiciones actuales
   • Ver el análisis detallado y recomendaciones

💡 Ejemplos de Preguntas

• "¿Qué plantas son recomendables para la temperatura actual?"
• "Con esta humedad, ¿qué cuidados especiales necesitan las plantas?"
• "¿Las condiciones actuales son buenas para cactus?"
• "¿Qué ajustes necesito hacer en el ambiente para mejorar las condiciones?"

🤖 Cómo Funciona el Agente

El agente utiliza cuatro herramientas principales:

1. Consultar_Documento: Busca información en la base de conocimientos
2. Analizar_Temperatura: Evalúa las condiciones de temperatura
3. Analizar_Humedad: Evalúa las condiciones de humedad
4. Consultar_Condiciones_Actuales: Obtiene datos en tiempo real

Para cada consulta, el agente:

1. Obtiene las condiciones actuales
2. Analiza si son adecuadas
3. Busca información relevante
4. Proporciona recomendaciones personalizadas

📊 Estructura del Proyecto

umi-assistant/
├── app.py              # Aplicación principal
├── plantas.pdf         # Base de conocimientos
├── requirements.txt    # Dependencias
├── umbird.json        # Archivo de animación
├── .streamlit/        # Configuración de Streamlit
│   └── secrets.toml   # Secretos (API keys)
└── temp/              # Archivos temporales de audio

🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

1. Haz fork del repositorio
2. Crea una rama para tu función
3. Realiza tus cambios
4. Envía un pull request

📝 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver el archivo LICENSE para más detalles.

👥 Autores

• Tu Nombre

🙏 Agradecimientos

• OpenAI por el modelo GPT-4o-mini
• Comunidad de Streamlit por sus herramientas y documentación
• Contribuidores del proyecto LangChain

📞 Contacto

Para preguntas y soporte, por favor crea un issue en el repositorio o contacta a [cmcorrea4@gmail.com]