Add session doc: Joplin RAG integration + RAG config optimization
- Document Joplin export process (JEX = TAR archive) - Clean 78 notes from 111 files (removed folders) - Config RAG optimization: markdown headers, bge-m3, batch=32 - RAG test: 42 sources found, retrieval works - Note: Prompt RAG needs improvement for more direct responses
This commit is contained in:
Folzo
@@ -0,0 +1,184 @@
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# Session OpenCode - 12 Avril 2026
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> **Objet**: Point sur le projet Effi + Intégration Joplin RAG + Optimisation configuration RAG
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## 1. État des fonctionnalités Effi
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### ✅ Fonctionnalités opérationnelles
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| Catégorie | Fonctionnalité |
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| **Chat AI** | Open WebUI avec gemma4:e4b + qwen3:8b |
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| **Voice STT** | effi-stt (Faster Whisper large-v3) |
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| **Voice TTS** | openedai-speech (XTTS v2) - voix FR (siwis, tom) |
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| **Image** | ComfyUI + ROCm (RX 7800 XT) |
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| **Audio** | ACE-Step model |
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| **Docs** | Kreuzberg (extraction PDF, DOCX, OCR) |
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| **RAG** | Qdrant (vector DB) + bge-m3 embedding |
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| **Automation** | n8n |
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| **Monitoring** | Beszel (CPU/RAM/GPU) |
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| **WoL** | wol-proxy |
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### ⏳ En attente
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| Priorité | Fonctionnalité | Status |
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| HIGH | Joplin Integration | ✅ Terminé (voir section 2) |
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| HIGH | OCR/Tesseract | ✅ Terminé (Kreuzberg en place) |
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| Medium | Optimisation Web Search | À faire |
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| Medium | Home Assistant Fix | À faire (latence) |
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| Medium | Calendar CalDAV | À faire |
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| Low | XTTS v2 voice improvement | Besoin .wav samples |
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| Fun | Voice Commands (hotwords) | Non implémenté |
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## 2. Intégration Joplin → RAG
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### Problème initial
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L'API Joplin Server ne permettait pas l'accès direct aux notes du compte effi@ia.fr (session/token expiré ou droits insuffisants).
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### Solution : Export Joplin
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1. **Découverte** : Le client Joplin local stocke les backups dans `~/.config/joplin-desktop/JoplinBackup/`
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2. **Format JEX** : Les fichiers `.jex` sont des archives TAR contenant les notes en Markdown
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3. **Extraction** :
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```bash
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cd /home/folzo/Documents/OpenCode/Projets/Effi
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mkdir joplin-notes
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tar -xvf ~/.config/joplin-desktop/JoplinBackup/profile-y9g54tz4/202604121850/all_notebooks.jex
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4. **Nettoyage** : Les notes contiennent des métadonnées Joplin (id, timestamps, parent_id, etc.) qu'il faut supprimer avant indexation
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5. **Résultat** :
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- 111 fichiers extraits
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- 78 notes (avec contenu)
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- 33 dossiers (type_: 2, non exportés)
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- ~528 KB au total
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### Format d'export recommandé
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Pour de futurs exports, privilégier **MD - Markdown** :
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- ✅ Contenu propre sans métadonnées
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- ✅ Prêt pour RAG sans nettoyage
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- ✅ Structure Markdown conservée
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## 3. Optimisation Configuration RAG
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### Modifications appliquées
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| Paramètre | Avant | Après |
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| Découpage texte | Par caractères | **En-têtes markdown** |
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| Taille chunks | 1000 | **750** |
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| Chevauchement | 100 | **125** |
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| Modèle embedding | all-MiniLM-L6-v2 (384dim) | **bge-m3 (1024dim)** |
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| Embedding engine | Sentence Transformers | **Ollama** |
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| Batch size | 1 | **32** |
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### Configuration actuelle
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Moteur extraction: Docling (http://192.168.1.11:8300)
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Découpage: En-têtes markdown
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Chunk size: 750
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Chevauchement: 125
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Embedding: Ollama (http://192.168.1.27:3011)
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Modèle: bge-m3:latest
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Batch size: 32
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Mode: Injection complète dans le contexte
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### Collection Qdrant actuelle
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open-webui_knowledge: 148 points
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open-webui_files: 706 points
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open-webui_memories: 39 points
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open-webui_hash-based: 47 points
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## 4. Tests RAG - Résultats
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### Test realizado
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**Question** : "Quelles sont les notes dans mon dossier Projet?"
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**Résultat** : ✅ 42 sources retrouvées
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Le RAG fonctionne correctement :
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- Retrieval : ✅ opèrent
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- Indexation : ✅ 42 chunks trouveés
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- LLM répond avec les bons documents
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### Problème identifié : Prompt RAG
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Le prompt RAG actuel est trop passif - le LLM demande clarification au lieu de répondre directement.
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**Prompt actuel** (partiel) :
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If the context is unreadable or of poor quality, inform the user and provide the best possible answer.
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If the answer isn't present in the context but you possess the knowledge, explain this to the user and provide the answer using your own understanding.
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**Problème** : Le LLM se sent autorisé à ignorer le contexte et utiliser ses propres connaissances.
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### Amélioration suggérée
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Prompt plus directif :
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### Task:
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Tu es Effi, l'assistante IA de Folzo. Réponds à la question en utilisant EXCLUSIVEMENT les documents récupérés ci-dessous.
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Si les documents contiennent une réponse à la question, réponds directement avec cette information.
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Si les documents ne contiennent pas la réponse, dis: "Je n'ai pas cette information dans mes notes."
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## 5. Notes Joplin exportées
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### Fichiers disponibles pour indexation
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Les notes Joplin sont disponibles dans :
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- `/home/folzo/JoplinBackup/default/` (backup Folzo avec vraies notes)
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- Export MD à faire depuis Joplin vers `/home/folzo/JoplinBackup/export-md/`
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### Contenu vérifié
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Notes，包含：
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- Projet Effi — Documentation d'installation complète
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- Configuration Technique
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- Guide Ollama + ROCm + WoL
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- Notes D&D (NAIN.md, Guerrier.md, Magicien.md, etc.)
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- Documents pros (Cadre de la transformation digitale, Business Model Canvas, etc.)
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## 6. Suite à donner
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1. [ ] Faire export MD propre depuis Joplin (recommandé)
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2. [ ] Indexer les notes dans OpenWebUI Knowledge
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3. [ ] Optimiser le prompt RAG (voir section 4)
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4. [ ] Tester le RAG avec des questions spécifiques
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## Fichiers crees/modifiés
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- `joplin-notes-clean/` - Notes Joplin extraites et nettoyées (78 fichiers)
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- `joplin-notes-clean/README.md` - Documentation de l'export
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*Session conducted by OpenCode AI on 2026-04-12*
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Reference in New Issue
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