API-function-Calling-Mistral

API en FastAPI et notebook de démonstration pour appeler dynamiquement des fonctions Python via Mistral AI.

🚀 Description

Ce projet propose une API et un notebook de démonstration pour la Function Calling avec Mistral, permettant :

• d'intégrer Mistral.ai (modèle LLM) à l'exécution de fonctions Python
• de dialoguer en langage naturel pour déclencher des appels de fonctions
• d'exposer et tester ces fonctionnalités via une API FastAPI et via Jupyter

🛠️ Fonctionnalités

• Serveur FastAPI pour exposer des endpoints fonctionnels
• Notebook explicatif pour l'utilisation de Mistral avec la function calling
• Exemples d'appels de fonctions variées : parsing, interaction avec des fichiers, etc.
• Documentation interactive via Swagger UI (/docs)

📦 Structure du projet

• FastAPI.py : Serveur API principal
• Mistral function Calling.ipynb : Démonstration intégrée en notebook
• items.csv : Exemple de données pour manipulations fonctionnelles
• .gitignore : Config git standard
• README.md : Ce fichier de présentation

🧰 Packages requis

• pandas
• requests
• functools
• json
• mistralai
• fastapi et uvicorn (pour lancer le serveur API)

Installez les dépendances avec :

pip install pandas requests functools json mistralai fastapi uvicorn

🔑 Clé API Mistral

Le projet nécessite la clé API Mistral, disponible sur https://console.mistral.ai.
Définissez votre clé dans le code :

api_key = "VOTRE_MISTRAL_API_KEY"

💡 Utilisation

1. Lancez l'API avec :

   uvicorn FastAPI:app --reload

   Swagger UI sera accessible à http://localhost:8000/docs

2. Ouvrez Mistral function Calling.ipynb pour parcourir et tester la fonction calling en interactif.

📄 Exemples

Le notebook montre comment construire une requête pour demander à Mistral d'exécuter une fonction Python selon l'intention détectée dans le texte.

🏗️ Contributions

Suggestions, corrections, ou extensions — toute contribution est la bienvenue !

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