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# GeoBuddy

GeoBuddy 是一个地理代理，它可以通过分析图像中的地标、建筑和文化符号等可见线索来预测地点。

### 主要功能

* 地点识别：从上传的图片中预测地点详情
* 详细推理：根据视觉线索解释预测结果
* 用户友好的界面：使用 Streamlit 构建，提供直观的体验

<video autoPlay muted controls className="w-full aspect-video" src="https://mintcdn.com/ikun/fXmeJ7wKTC-4Xav-/videos/geobuddy.mp4?fit=max&auto=format&n=fXmeJ7wKTC-4Xav-&q=85&s=ddaddb35bb10352025f897d2b3ef2af2" data-path="videos/geobuddy.mp4" />

### 简单示例

* 风景：城市天际线、山脉全景或著名地标
* 建筑：独特的建筑、桥梁或城市风光
* 文化线索：招牌上的文字、语言提示、旗帜或独特的服饰

### 高级用法

尝试提供细节微妙的图像，例如不同语言的商店招牌或具有标志性但全球知名度不高的地标。GeoBuddy 将尝试更深入地推断建筑风格、环境（例如沙漠 vs. 热带）和文化参考。

### 代码

完整代码可在 [Agno 仓库](https://github.com/agno-agi/agno) 中找到。

### 使用方法

<Steps>
  <Step title="克隆仓库">
    ```bash theme={null}
    git clone https://github.com/agno-agi/agno.git
    cd agno
    ```
  </Step>

  <Step title="创建虚拟环境">
    ```bash theme={null}
    python3 -m venv .venv
    source .venv/bin/activate
    ```
  </Step>

  <Step title="安装依赖项">
    ```bash theme={null}
    pip install -r cookbook/examples/streamlit_apps/geobuddy/requirements.txt
    ```
  </Step>

  <Step title="设置 API 密钥">
    GeoBuddy 使用 Google PaLM API 进行高级图像推理：

    ```bash theme={null}
    export GOOGLE_API_KEY=***
    ```
  </Step>

  <Step title="启动应用">
    ```bash theme={null}
    streamlit run cookbook/examples/streamlit_apps/geobuddy/app.py
    ```
  </Step>

  <Step title="打开应用">
    然后在浏览器中打开 [http://localhost:8501](http://localhost:8501) 开始使用 GeoBuddy。
  </Step>
</Steps>

### 专业贴士

* 高分辨率图像：清晰并带有可见招牌或地标的图像可以提高准确性。
* 多种角度：不同的角度（例如，街道级别视图 vs. 鸟瞰图）可以展示独特的线索。
* 情境线索：有时，细微的细节，如车牌、当地建筑元素甚至植被，都可以显著影响地点猜测。

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