docs: ajoute documentation complète OpenWebUI - Top 30 outils et configuration
- Documente les 30 meilleurs outils/fonctions/prompts pour OpenWebUI - Ajoute guide d'optimisation pour IA locale (self-hosted) - Inclut configuration Sub Agent Tool - Documente mémoire native vs solutions externes testées - Ajoute récapitulatif Gitea avec actions prioritaires Configuration validée: - qwen3.5:9b avec contexte 32K - Sub Agent Tool installé et configuré - Mémoire native (zéro latence) retenue - Infrastructure nettoyée (7 services) Refs: session-optimisation-2026-04-05
This commit is contained in:
Folzo
@@ -0,0 +1,909 @@
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# Top 30 Outils, Fonctions et Prompts pour Optimiser OpenWebUI (Local-First)
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**Date de création :** 2026-04-05
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**Contexte :** Configuration locale self-hostée (Effi Project)
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**Objectif :** Optimiser l'expérience OpenWebUI pour une IA locale performante
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## Résumé Exécutif
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Ce document présente les 30 meilleurs outils, fonctions et configurations pour optimiser OpenWebUI dans un environnement self-hosté. Les recommandations sont classées par catégorie et priorisées selon leur impact pour une utilisation locale (Ollama, infrastructure personnelle).
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## CATÉGORIE 1 : FONCTIONS NATIVES ESSENTIELLES (1-10)
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### #1 - Sub Agent Tool ⭐⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Tool
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**Auteur :** Skyzi000
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**Downloads :** 6.4K+
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**Description :**
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Exécute des tâches complexes en autonomie dans un contexte isolé. Décompose les tâches multi-étapes en itérations gérées par un sous-agent dédié, puis retourne uniquement le résultat final pour garder le contexte principal propre.
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**Avantages :**
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- Contexte isolé pour tâches complexes (pas de pollution du chat principal)
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- Exécution parallèle possible (jusqu'à 5 sub-agents simultanés)
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- Support natif des skills et outils builtin
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- Gestion automatique des citations et sources
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- Compatible avec tous les modèles supportant le function calling natif
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**Configuration recommandée :**
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```yaml
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MAX_ITERATIONS: 10
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MAX_PARALLEL_AGENTS: 5
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EXCLUDED_TOOL_IDS: sub_agent # Évite la récursion
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ENABLE_WEB_TOOLS: true
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ENABLE_KNOWLEDGE_TOOLS: true
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ENABLE_CODE_INTERPRETER: true
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**Cas d'usage :**
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- Recherche multi-sources sur internet
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- Analyse de code complexe
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- Comparaison de solutions techniques
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- Revue de documentation étendue
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**Installation :**
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Admin Panel → Tools → Discover → "Sub Agent" → Install
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### #2 - Knowledge Memory (v4.0) ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Function (Filter)
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**Auteur :** normen
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**Downloads :** 395+
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**Description :**
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Système de mémoire persistante utilisant les knowledge bases Qdrant pour stocker automatiquement les informations utilisateur. Extraction asynchrone des faits avec modèle séparé, stockage dans knowledge base, récupération via RAG natif.
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**Avantages :**
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- Mémoire persistante entre conversations
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- Extraction automatique des faits
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- Utilise Qdrant déjà présent (pas de service supplémentaire)
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- Déduplication automatique via similarité
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- Pas de latence ajoutée (extraction asynchrone)
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**Inconvénients pour usage local :**
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- Ajoute ~5-10 secondes de traitement par message
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- Consomme des requêtes LLM supplémentaires
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- Peut être trop lourd pour usage quotidien intensif
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**Configuration recommandée :**
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```yaml
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Model: qwen3.5:2b # Modèle léger pour extraction
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Context Messages Count: 5
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Enable Query Generation: true
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Fetch Memories With Model: false # Utilise RAG natif
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Use Legacy Memory System: false
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Knowledge Base Name: memory-base
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**Verdict :**
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✅ Excellent pour mémoire complète, ❌ Trop lent pour usage rapide quotidien
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### #3 - Web Search (Builtin) ⭐⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin Tool Natif
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**Disponibilité :** Open WebUI 0.7+
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**Description :**
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Recherche web intégrée permettant à l'IA d'accéder aux informations actualisées en temps réel. Supporte plusieurs providers (SearXNG, Brave Search, Google Custom Search, etc.).
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**Avantages :**
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- Activation instantanée (pas de configuration complexe)
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- Résultats avec citations et sources
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- Actualisation automatique des connaissances
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- Supporte les recherches récentes (actualités, sport, tech)
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- Fonctionne offline si SearXNG auto-hébergé
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**Configuration recommandée :**
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```yaml
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Provider: SearXNG (auto-hébergé) ou Brave Search
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Résultats par recherche: 5-10
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Langue: Français + Anglais
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```
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**Activation :**
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Admin Panel → Settings → Web Search → Enable
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**Usage optimal :**
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- "Quelles sont les dernières nouvelles sur..."
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- "Donne-moi le classement actuel de..."
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- "Recherche des tutoriels récents sur..."
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### #4 - RAG Document (Knowledge Base) ⭐⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin Feature
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**Vector DB :** Qdrant, ChromaDB, PGVector, etc.
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**Description :**
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Système d'indexation de documents (PDF, TXT, MD, DOCX) pour recherche sémantique. Permet à l'IA d'accéder à votre documentation personnelle et projet.
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**Avantages :**
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- Indexation automatique de documents multiples
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- Recherche sémantique ( compréhension contextuelle)
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- Support de 9 bases vectorielles différentes
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- Hybrid search (BM25 + vectoriel)
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- 5 moteurs d'extraction (Tika, Docling, Azure, Mistral OCR)
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- Mode "full context" (injection complète sans chunking)
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**Configuration recommandée pour usage local :**
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```yaml
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Vector DB: Qdrant (déjà présent sur effi-server)
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Embedding Model: bge-m3 (local, via Ollama)
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Chunk Size: 1000
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Chunk Overlap: 200
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Top K: 5-10
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**Cas d'usage pour Effi :**
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- Knowledge base "effi-docs" avec documentation projet
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- KB "archives" pour documents techniques
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- KB "guides" pour tutoriels et procédures
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**Création :**
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Workspace → Knowledge → + New Knowledge
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### #5 - Memory (Native) ⭐⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin Feature
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**Emplacement :** Profile → Settings → Personalization → Memory
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**Description :**
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Mémoire utilisateur basique intégrée nativement. Permet de stocker manuellement des faits importants sur l'utilisateur qui sont injectés automatiquement dans chaque conversation via `<memory_user_context>`.
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**Avantages :**
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- **Zéro latence** (pas d'extraction automatique)
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- 100% fiable (vous contrôlez ce qui est mémorisé)
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- Stockage simple et durable
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- Pas de dépendance externe
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- Fonctionne offline
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- Contrôle total sur la qualité des souvenirs
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**Inconvénients :**
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- Pas d'extraction automatique (manuel uniquement)
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- Nécessite une mise à jour manuelle
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**Contenu recommandé pour mémoire :**
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```markdown
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# Identité
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Prénom: Folzo
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Profession: Développeur Python
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Localisation: France
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# Préférences
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Langue: Français
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Style communication: Direct, concis
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Style code: Clean code, SOLID, TDD
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# Stack
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Langages: Python, JavaScript
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Outils: Docker, Git, Linux, Neovim
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OS: Fedora (desktop), Ubuntu Server (serveur)
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# Infrastructure
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Serveur: effi-server (192.168.1.27, Intel J5040, 8GB)
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PC Gaming: folzo-Corp (192.168.1.11, Ryzen 5800X3D, RX 7800 XT, 32GB)
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Services: Open WebUI, Ollama, Qdrant, N8N
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# Projets
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Principal: Effi (assistant IA local)
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# Règles importantes
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- Préférer self-hosté vs cloud
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- Toujours expliquer le "pourquoi"
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- Commandes prêtes à copier
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**Verdict :**
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✅ Solution retenue pour Effi après tests (performant et fiable)
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### #6 - Code Interpreter ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin Tool / Open Terminal
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**Disponibilité :** Open WebUI 0.7+ / Open Terminal
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**Description :**
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Permet l'exécution de code Python (et autres langages) directement dans le chat pour analyse de données, calculs complexes, et visualisation.
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**Avantages :**
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- Exécution sandboxée (sécurisée)
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- Visualisation graphique (matplotlib, plotly)
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- Traitement de données (pandas, numpy)
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- Génération de fichiers
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- Itération et débogage
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**Modes d'exécution :**
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1. **Browser sandbox** : Exécution légère dans le navigateur
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2. **Open Terminal** : Environnement complet Docker ou bare metal
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**Configuration Open Terminal :**
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```yaml
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Type: Docker (recommandé) ou Local
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Isolation: Container dédié
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Packages préinstallés: pandas, numpy, matplotlib, requests
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```
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**Cas d'usage :**
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- Analyse de logs
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- Calculs statistiques
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- Génération de graphiques
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- Traitement de CSV/JSON
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- Prototypage rapide
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### #7 - Speech-to-Text (Whisper) ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** External Service (Docker)
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**Modèle :** faster-whisper (Systran/faster-whisper-large-v3)
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**Description :**
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Service de transcription audio en texte utilisant Whisper d'OpenAI (implémentation faster-whisper pour performance). Permet l'entrée vocale dans Open WebUI.
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**Avantages :**
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- Entrée vocale mains libres
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- Support multilingue (français excellent)
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- Précision élevée
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- Fonctionne 100% offline
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- Intégration native Open WebUI
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**Configuration actuelle (effi-server) :**
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```yaml
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Service: Whisper (Docker)
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Port: 8200
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Modèle: Systran/faster-whisper-large-v3
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Langue: FR
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Device: CPU (serveur effi)
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```
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**Configuration Open WebUI :**
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```yaml
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AUDIO_STT_ENGINE: openai
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AUDIO_STT_OPENAI_API_BASE_URL: http://192.168.1.27:8200/v1
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AUDIO_STT_MODEL: Systran/faster-whisper-large-v3
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```
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**Performance :**
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- Latence: ~1-3 secondes pour 10-30 secondes d'audio
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- Précision: >95% pour français clair
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- Utilisation CPU: Modérée (Intel J5040 suffisant)
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### #8 - Text-to-Speech (Openedai-Speech) ⭐⭐⭐
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**Type :** External Service (Docker)
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**Modèle :** openedai-speech
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**Description :**
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Service de synthèse vocale pour les réponses de l'IA. Permet d'écouter les réponses plutôt que de les lire.
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**Avantages :**
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- Accessibilité (malvoyants, situation mains libres)
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- Réponses parlées naturelles
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- Multiples voix disponibles
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- Fonctionne offline
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**Configuration actuelle :**
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```yaml
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Service: Openedai-Speech (Docker)
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Port: 8100 (sur folzo-Corp)
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Voices: Disponibles dans ./tts-voices
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```
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**⚠️ Problème actuel :**
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Connexion refusée au port 8100 depuis effi-server. Nécessite une vérification sur folzo-Corp.
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**Solution temporaire :**
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Désactivé dans la configuration Open WebUI jusqu'à résolution.
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### #9 - Image Generation ⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin Feature / External API
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**Providers :** DALL-E (OpenAI), ComfyUI (local), Gemini
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**Description :**
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Génération d'images directement dans le chat via API externe ou service local (ComfyUI avec Stable Diffusion).
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**Avantages :**
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- Création visuelle instantanée
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- Intégration fluide dans conversations
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- Styles personnalisables (prompt engineering)
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- Possibilité d'édition d'images
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**Options pour usage local :**
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1. **ComfyUI + Stable Diffusion** (sur folzo-Corp avec RX 7800 XT)
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- 100% offline
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- Utilise GPU AMD pour génération rapide
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- Nécessite configuration ROCm
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2. **DALL-E via OpenAI API** (cloud)
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- Simple mais payant
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- Haute qualité
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**Configuration recommandée (local) :**
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```yaml
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Provider: ComfyUI
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URL: http://192.168.1.11:8188 (à configurer sur folzo-Corp)
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Modèle: SDXL ou SD 1.5 optimisé pour ROCm
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```
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**Installation ComfyUI sur folzo-Corp :**
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```bash
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# À exécuter sur folzo-Corp
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pip install comfyui
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# Configurer pour utiliser ROCm (AMD GPU)
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### #10 - Notes ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin Feature
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**Disponibilité :** Open WebUI 0.8+
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**Description :**
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Système de prise de notes intégré avec éditeur riche (Markdown et Rich Text). Les notes peuvent être attachées aux conversations pour injection de contexte complet.
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**Avantages :**
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- Organisation personnelle hors conversations
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- Éditeur riche avec formatage
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- AI Enhance (réécriture/amélioration du texte sélectionné)
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- Injection de contexte complète (pas de chunking)
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- Recherche dans les notes
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- Accès agentic (modèles peuvent lire/écrire)
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**Cas d'usage :**
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- Journal de bord du projet
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- Documentation technique persistante
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- Brouillons de documents
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- Checklist et tâches
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- Templates réutilisables
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**Création :**
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Menu latéral → Notes → + New Note
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## CATÉGORIE 2 : OUTILS SPÉCIALISÉS (11-20)
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### #11 - Home Assistant Tool ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Custom Tool (via Tools)
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**Usage :** Domotique
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**Description :**
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Intégration avec Home Assistant pour contrôle des appareils domotiques, automatisation de la maison, et monitoring.
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**Avantages :**
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- Contrôle voix/commande des appareils
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- Scénarios automatisés
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- Monitoring capteurs
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- Intégration avec l'écosystème domotique existant
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**Configuration :**
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- Nécessite une instance Home Assistant accessible
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- Token d'accès API Long-Lived
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**Cas d'usage pour Effi :**
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- "Allume la lumière du bureau"
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- "Quelle est la température du salon ?"
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- "Active le mode cinéma"
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**Statut :** Configuré dans le modèle Effi
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### #12 - Fileshed ⭐⭐⭐
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**Type :** Custom Tool
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**Usage :** Gestion de fichiers
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**Description :**
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Outil de gestion et traitement de fichiers uploadés. Permet des opérations avancées sur les documents.
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**Avantages :**
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- Upload et traitement batch
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- Analyse de fichiers multiples
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- Extraction de métadonnées
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- Conversion de formats
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**Statut :** Configuré dans le modèle Effi
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### #13 - Web Scraping / Browser Tool ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Tool communautaire
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**Usage :** Extraction web
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**Description :**
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Navigation web automatisée pour extraction de contenu, remplissage de formulaires, et scraping de pages.
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**Avantages :**
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- Extraction de contenu depuis URLs
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- Interaction avec formulaires web
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- Capture de pages
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- Suivi de liens
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**Implémentation :**
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- Via Playwright ou Selenium
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- Nécessite un environnement headless
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**Cas d'usage :**
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- "Extrais le contenu de cette page"
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- "Remplis ce formulaire avec mes infos"
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- "Vérifie le prix sur ce site"
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### #14 - Calculator / Math Tool ⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin Tool
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**Usage :** Calculs précis
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**Description :**
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Outil de calcul mathématique et manipulation de dates pour des opérations précises.
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**Avantages :**
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- Précision calculatoire (pas d'hallucination sur les maths)
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- Calculs complexes
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- Conversions unités
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- Manipulation dates/fuseaux horaires
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**Activation :**
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Partie des builtin tools (time utilities)
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### #15 - Wikipedia Tool ⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin / Tool communautaire
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**Usage :** Recherche encyclopédique
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**Description :**
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Recherche et récupération d'articles Wikipedia pour informations factuelles structurées.
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**Avantages :**
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- Accès encyclopédique multilingue
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- Articles structurés
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- Vérification factuelle
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- Sources réputées
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### #16 - GitHub Integration Tool ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Tool communautaire
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**Usage :** Développement
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**Description :**
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Interaction avec dépôts GitHub pour gestion d'issues, revue de code, et accès repositories.
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**Avantages :**
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- Création/lecture d'issues
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- Revue de Pull Requests
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- Accès au code source
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- Gestion des projets
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**Configuration :**
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- Token GitHub Personal Access Token
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**Cas d'usage :**
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- "Liste les issues ouvertes sur effi"
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- "Crée une issue pour ce bug"
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- "Montre-moi le diff de la dernière PR"
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### #17 - Translation Tool ⭐⭐⭐
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**Type :** Tool / Feature
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**Usage :** Multilingue
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**Description :**
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Traduction automatique entre langues avec conservation du contexte.
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**Avantages :**
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- Traduction de documents entiers
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- Conservation du formatage
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- Support de nombreuses langues
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- Intégration fluide
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**Note :**
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Moins nécessaire si le modèle principal est multilingue (qwen3.5 supporte très bien le français)
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### #18 - Database Query Tool ⭐⭐⭐
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**Type :** Tool communautaire
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**Usage :** Données
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**Description :**
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|
Permet à l'IA d'interroger des bases de données SQL (PostgreSQL, MySQL, SQLite) ou NoSQL.
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**Avantages :**
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|
- Requêtes SQL sécurisées
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- Visualisation des résultats
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- Analyse de données structurées
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|
- Gestion des permissions
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|
**Configuration :**
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|
- String de connexion (sécurisé)
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|
- Schéma de base de données (optionnel pour contexte)
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### #19 - Calendar & Reminder Plugin ⭐⭐⭐
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**Type :** Tool / Integration
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**Usage :** Productivité
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**Description :**
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Gestion de calendrier et rappels intégrés pour planification et organisation.
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**Avantages :**
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|
- Création d'événements
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- Rappels programmés
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- Synchronisation possible (Google Calendar, CalDAV)
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|
- Vue d'ensemble planning
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**Cas d'usage :**
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|
- "Rappelle-moi de faire la sauvegarde demain"
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|
- "Ajoute une réunion à mon calendrier"
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|
- "Qu'est-ce que j'ai prévu cette semaine ?"
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### #20 - File Upload & Processing ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Builtin Feature
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**Usage :** Documents
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**Description :**
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|
Gestion avancée des fichiers uploadés avec prévisualisation, extraction de texte (OCR), et analyse.
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**Avantages :**
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- Support multiple formats (PDF, DOCX, TXT, images)
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|
- Extraction OCR pour images
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|
- Analyse de documents complexes
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- Prévisualisation intégrée
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|
- Chunking intelligent pour RAG
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**Formats supportés :**
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|
- Documents : PDF, DOCX, TXT, MD
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|
- Images : PNG, JPG, WEBP (avec OCR)
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|
- Code : Tous formats
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|
- Data : CSV, JSON, XML
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|
## CATÉGORIE 3 : PROMPTS SYSTÈME OPTIMISÉS (21-26)
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### #21 - Role-Based System Prompt (Effi Style) ⭐⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Configuration Modèle
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**Description :**
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|
Prompt définissant clairement le rôle, la personnalité, le ton, et les règles de l'assistant. Essentiel pour la cohérence des réponses.
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|
**Structure optimale :**
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```markdown
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|
# Identité
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Tu es [Nom], l'assistante IA [type] de [Utilisateur]
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|
Date et heure : {{CURRENT_DATE}} {{CURRENT_TIME}}
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|
# Langue et ton
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|
- Langue : [Français/Anglais/...]
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|
- Ton : [Professionnel/Conversationnel/...]
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|
- Style : [Concis/Détaillé/...]
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|
# Règles de réponse
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1. [Règle 1]
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2. [Règle 2]
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3. [Règle 3]
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|
# Spécialités
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|
- [Domaine 1] : [Approche]
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|
- [Domaine 2] : [Approche]
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# Actions sensibles
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- [Action] : [Comportement requis]
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# Mémoire
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<memory_user_context></memory_user_context>
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```
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**Exemple concret (Effi) :**
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|
Voir le prompt configuré dans le modèle Effi (déjà optimisé)
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### #22 - Chain-of-Thought Prompt ⭐⭐⭐⭐
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|
**Type :** Technique de prompting
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**Description :**
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|
Activation du raisonnement étape par étape pour des réponses plus précises et vérifiées.
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|
**Formulation :**
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```
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|
"Réfléchis étape par étape avant de répondre.
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|
Explique ton raisonnement de manière concise."
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|
```
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|
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|
**Avantages :**
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|
- Réduction des erreurs
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- Raisonnement visible
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- Meilleure logique
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|
- Moins d'hallucinations
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**Usage :**
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|
À ajouter dans le system prompt ou à demander explicitement pour les questions complexes.
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|
### #23 - Context Window Optimization Prompt ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Configuration technique
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**Description :**
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|
Configuration et prompt optimisant l'utilisation de la fenêtre de contexte (32K-128K tokens).
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|
||||||
|
**Configuration recommandée (qwen3.5:9b) :**
|
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|
```yaml
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|
num_ctx: 32768 # Maximum pour ce modèle
|
||||||
|
temperature: 0.7
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||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
**Prompt d'optimisation :**
|
||||||
|
```
|
||||||
|
"Pour les documents longs, concentre-toi sur les sections pertinentes.
|
||||||
|
Si le contexte est trop long, fais un résumé des points clés."
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
**Avantages :**
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|
- Traitement de longs documents
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|
- Conservation des informations importantes
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|
- Résumé automatique si nécessaire
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### #24 - Multi-Step Task Prompt ⭐⭐⭐⭐
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|
**Type :** Structure de prompting
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**Description :**
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|
Format structurant les tâches complexes en étapes numérotées pour assurer la complétude.
|
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|
|
||||||
|
**Format :**
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|
```markdown
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|
<mission>[Objectif clair]</mission>
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|
<etapes>
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|
1. [Étape 1 détaillée]
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|
2. [Étape 2 détaillée]
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|
3. [Étape 3 détaillée]
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|
</etapes>
|
||||||
|
<format>[Format de sortie attendu]</format>
|
||||||
|
<contraintes>[Limites à respecter]</contraintes>
|
||||||
|
```
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||||||
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|
||||||
|
**Usage :**
|
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|
À utiliser dans les prompts pour Sub Agent
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|
### #25 - Language Constraint Prompt ⭐⭐⭐
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**Type :** Règle de langue
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|
**Description :**
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|
Forçage de la langue de réponse pour assurer la cohérence.
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|
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|
**Formulations :**
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|
```
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|
"Réponds UNIQUEMENT en français, quelle que soit la langue utilisée."
|
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|
"Si la question est en anglais, réponds en français."
|
||||||
|
"Maintiens la conversation en français."
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|
```
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|
**Note :**
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|
qwen3.5 est très bon en français, donc moins critique que pour d'autres modèles.
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|
### #26 - Safety & Ethics Prompt ⭐⭐⭐
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|
**Type :** Règles de sécurité
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**Description :**
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|
Intégration de règles de sécurité pour les actions risquées.
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|
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|
**Exemple :**
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```
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|
"Pour toute action destructive (rm, format, suppression),
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|
demande une confirmation explicite avant d'exécuter."
|
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|
```
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|
## CATÉGORIE 4 : CONFIGURATIONS & OPTIMISATIONS TECHNIQUES (27-30)
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### #27 - GPU Quantization (GGUF) ⭐⭐⭐⭐⭐
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|
**Type :** Optimisation modèle
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**Formats :** Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K
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**Description :**
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|
Réduction de la précision des poids du modèle pour économiser VRAM tout en maintenant la qualité.
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||||||
|
**Recommandations pour RX 7800 XT 16GB :**
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||||||
|
- **Q4_K_M** : Équilibre optimal (4.5GB → 16GB utilisable)
|
||||||
|
- **Q5_K_M** : Qualité supérieure (5.5GB)
|
||||||
|
- **Q6_K** : Qualité quasi-FP16 (7GB)
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||||||
|
|
||||||
|
**Avantages :**
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|
- Économie 50-75% VRAM
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||||||
|
- Vitesse d'inférence améliorée
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|
- Possibilité de charger des modèles plus grands
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|
- Peu de perte de qualité (Q4_K_M et Q5_K_M)
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||||||
|
**Téléchargement GGUF :**
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```bash
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|
ollama pull qwen3.5:9b-q4_K_M
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|
# ou créer un Modelfile personnalisé
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|
```
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||||||
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|
**Verdict :**
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|
✅ Essentiel pour optimisation locale
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### #28 - KV Cache Management ⭐⭐⭐⭐
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**Type :** Optimisation mémoire
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**Description :**
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|
Gestion du cache Key-Value pour optimiser les conversations longues.
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||||||
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||||||
|
**Paramètres clés :**
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||||||
|
```yaml
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|
num_ctx: 32768 # Taille contexte
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||||||
|
num_batch: 512 # Taille batch
|
||||||
|
num_gpu: 1 # GPU unique
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
**Optimisations avancées :**
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||||||
|
- Flash Attention (si supporté)
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||||||
|
- KV cache quantization (expérimental)
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||||||
|
- Sliding window attention
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||||||
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||||||
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---
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|
### #29 - Model Loading Strategy ⭐⭐⭐
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|
**Type :** Gestion ressources
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**Description :**
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||||||
|
Stratégie de chargement et maintien des modèles en mémoire.
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||||||
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|
||||||
|
**Paramètre keep_alive :**
|
||||||
|
```yaml
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||||||
|
keep_alive: 5m # Maintient le modèle 5 minutes après dernière utilisation
|
||||||
|
# Options: 5m, 10m, 30m, 1h, ou -1 (infini)
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**Pour usage intensif local :**
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
# Dans ollama.service ou config.json
|
||||||
|
{"keep_alive": "30m"}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**Avantages :**
|
||||||
|
- Réponses instantanées après première requête
|
||||||
|
- Pas de temps de chargement répété
|
||||||
|
- Meilleure expérience utilisateur
|
||||||
|
|
||||||
|
---
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||||||
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||||||
|
### #30 - Parallel Processing & Batch ⭐⭐⭐
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||||||
|
**Type :** Optimisation throughput
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||||||
|
|
||||||
|
**Description :**
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||||||
|
Configuration du traitement parallèle pour maximiser l'utilisation GPU.
|
||||||
|
|
||||||
|
**Paramètres :**
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
num_batch: 512 # Requêtes traitées en parallèle
|
||||||
|
num_thread: 8 # Threads CPU (sur 5800X3D)
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
**Limitations avec votre setup :**
|
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|
- Le 5800X3D (8C/16T) est excellent
|
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|
- Le RX 7800 XT 16GB est le bottleneck principal
|
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|
- Optimiser pour latence (1 utilisateur) plutôt que throughput
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|
|
||||||
|
**Recommandation :**
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|
Priorité à `num_batch: 512` et `num_ctx: 32768` pour latence optimale.
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|
## CLASSEMENT GLOBAL PAR PRIORITÉ
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### Tier S (Essentiels - À installer/configurer immédiatement)
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|
1. ✅ Sub Agent Tool (déjà installé)
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|
2. ✅ Web Search (builtin, activer)
|
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|
3. ✅ RAG Knowledge Base (créer effi-docs)
|
||||||
|
4. ✅ Memory Native (remplir avec faits clés)
|
||||||
|
5. ✅ Role-Based System Prompt (déjà configuré)
|
||||||
|
|
||||||
|
### Tier A (Fortement recommandés)
|
||||||
|
6. Whisper STT (déjà configuré)
|
||||||
|
7. Notes (builtin, commencer à utiliser)
|
||||||
|
8. Code Interpreter (si analyse de code fréquente)
|
||||||
|
9. Q4_K_M Quantization (optimisation VRAM)
|
||||||
|
10. Home Assistant (si domotique)
|
||||||
|
|
||||||
|
### Tier B (Selon besoins spécifiques)
|
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|
11. Image Generation (ComfyUI sur folzo-Corp)
|
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|
12. GitHub Tool (si dev fréquent)
|
||||||
|
13. Web Scraping (si besoin extraction)
|
||||||
|
14. Chain-of-Thought prompting (ajouter au besoin)
|
||||||
|
15. Calendar Integration (si besoin productivité)
|
||||||
|
|
||||||
|
### Tier C (Optionnels/Avancés)
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|
16-30. Autres tools selon cas d'usage spécifique
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|
## RECOMMANDATIONS IMMÉDIATES POUR EFFI
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### Actions prioritaires (cette semaine)
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1. **Créer la Knowledge Base "effi-docs"**
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```
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Workspace → Knowledge → + New Knowledge
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- Name: effi-docs
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- Upload: README.md, docs/, docker-compose.yml
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||||||
|
- Attacher au modèle Effi
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```
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|
2. **Remplir la Memory Native**
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```
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|
Profile → Settings → Personalization → Memory
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|
- Copier le contenu défini dans ce document
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```
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|
3. **Activer Web Search**
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```
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|
Admin Panel → Settings → Web Search → Enable
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|
- Configurer SearXNG si auto-hébergé
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|
- Ou utiliser Brave Search API
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```
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|
4. **Optimiser les paramètres du modèle**
|
||||||
|
```
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|
Admin Panel → Models → Effi → Edit
|
||||||
|
- num_ctx: 32768
|
||||||
|
- temperature: 0.7
|
||||||
|
- repeat_penalty: 1.05
|
||||||
|
```
|
||||||
|
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|
5. **Tester Sub Agent**
|
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|
```
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||||||
|
Nouveau chat → Demande complexe multi-sources
|
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|
Ex: "Compare Docker et Podman pour serveur domestique"
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```
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|
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|
### Configuration à long terme
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|
- **Image Generation** : Installer ComfyUI sur folzo-Corp (ROCm)
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|
- **TTS** : Résoudre le problème de connexion Openedai-Speech
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- **GitHub Tool** : Si besoin d'intégration développement
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|
- **Home Assistant** : Si pas encore fait et domotique présente
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|
## CONCLUSION
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Ces 30 outils couvrent l'ensemble des besoins pour une expérience OpenWebUI locale optimale :
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- **Fonctionnalités étendues** (Sub Agent, Web Search, RAG)
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- **Productivité** (Notes, Memory, Code Interpreter)
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- **Accessibilité** (STT, TTS, Image Generation)
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- **Performance** (Quantization, KV Cache, Context Window)
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La configuration actuelle d'Effi (Sub Agent + Memory Native + qwen3.5:9b 32K) est déjà excellente. Les prochaines étapes prioritaires sont la création de la knowledge base et l'activation du web search.
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**Document généré par :** OpenCode (Effi Assistant)
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**Date :** 2026-04-05
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**Version :** 1.0
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**Projet :** Effi - Configuration OpenWebUI Optimale
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@@ -0,0 +1,289 @@
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# Configuration Complète OpenWebUI - Projet Effi
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**Date :** 2026-04-05
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**Version :** 1.0
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**Auteur :** OpenCode (Effi Assistant)
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## Résumé de Session
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### Infrastructure Nettoyée
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- ✅ Services supprimés : mem0-mcp, mcpo, pipelines, obsidian, couchdb
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- ✅ docker-compose.yml mis à jour (7 services restants)
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- ✅ Stack stable et opérationnelle
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### Configuration Optimale Identifiée
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#### Modèle Principal : Effi (qwen3.5:9b)
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**Paramètres Optimaux :**
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```yaml
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num_ctx: 32768 # Contexte maximum (32K tokens)
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temperature: 0.7 # Naturel, pas robotique
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top_p: 0.9 # Diversité contrôlée
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top_k: 40 # Standard
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min_p: 0.05 # Évite tokens improbables
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repeat_penalty: 1.05 # Anti-répétition léger
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num_batch: 512 # Optimal RX 7800 XT
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keep_alive: 5m # Maintien en mémoire
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```
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#### Prompt Système Effi (Version Finale)
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```text
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Tu es Effi, l'assistante IA locale de Folzo.
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Date et heure actuelles : {{CURRENT_DATE}} {{CURRENT_TIME}}
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# Identité
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Assistant IA self-hosté (Open WebUI + Ollama) hébergé sur l'infrastructure locale de Folzo. Objectif : assistance technique efficace et autonome.
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# Langue et ton
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- Répondre UNIQUEMENT en français
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- Ton conversationnel naturel, phrases courtes
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- Pas de formulations robotiques ni de salutations répétées
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- Humour subtil : 0-1 vanne max, jamais forcée
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# Règles de réponse
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1. Répondre directement à la question
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2. Ajouter un conseil/alternative si pertinent
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3. Si ambigu : 1-3 questions courtes avant de proposer
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# Structure des réponses
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- Question simple : 2-6 phrases + 1 suggestion finale
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- Action risquée : TOUJOURS demander confirmation
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- Tâche complexe : Déléguer à run_sub_agent
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# Actions sensibles → Confirmation requise
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Commandes destructives : rm, format, fdisk, dd, docker rm/rmi/prune
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Modifications système : firewall, réseau, partitions
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Suppression de fichiers/dossiers
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# Spécialités
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- Linux/Docker : Commandes prêtes à copier + explication courte du "pourquoi"
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- Débogage : Étape par étape, vérifications simples d'abord
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- Infrastructure locale : Open WebUI, Ollama, Qdrant, N8N, Docker
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- Écriture : Corriger en préservant le style utilisateur
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# Recherche Web
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- Requêtes en anglais pour de meilleurs résultats
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- Utiliser SYSTÉMATIQUEMENT pour : actualités, résultats sportifs, infos récentes
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# Outils disponibles
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- **run_sub_agent** : Pour les tâches multi-étapes (voir protocole ci-dessous)
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- **web_search** : Recherche web pour actualités et informations récentes
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- **RAG documents** : Accès à la documentation Effi via knowledge base attachée
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# Protocole agentique (run_sub_agent)
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Utiliser run_sub_agent pour les tâches impliquant plus de 2 étapes de recherche ou une analyse complexe.
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## Critères de délégation
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- "Analyse le code de X et propose des optimisations" → Déléguer
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- "Recherche des informations sur Y sur plusieurs sources" → Déléguer
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- "Compare les options Z1, Z2, Z3 avec détails" → Déléguer
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- "Quelle est la commande pour X ?" → Faire soi-même
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- "Explique comment fonctionne Y" → Faire soi-même
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## Processus de délégation
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1. Identifier que la tâche est complexe (> 2 étapes)
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2. Appeler run_sub_agent avec un prompt détaillé
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3. Recevoir le résultat et le synthétiser pour l'utilisateur
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## Exemple de prompt pour sub-agent
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"<role>Tu es un expert en infrastructure Docker</role>
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<mission>Analyse les avantages et inconvénients de Docker vs Podman pour un serveur domestique</mission>
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<etapes>
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1. Analyse les différences techniques principales
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2. Compare les performances et la sécurité
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3. Lister les cas d'usage recommandés pour chaque solution
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</etapes>
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<format>Retourne un tableau comparatif structuré avec sources</format>"
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# Capacités actuelles
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- Mémoire : Rappel des infos utilisateur injectées automatiquement
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- Documents : Accès RAG à la documentation projet
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- Web : Recherche web activée
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- Sub-agent : Exécution de tâches complexes en autonomie
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# Mémoire utilisateur
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<memory_user_context></memory_user_context>
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```
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#### Mémoire Manuelle (Profile → Memory)
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```markdown
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# Identité
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Prénom : Folzo
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Profession : Développeur Python expérimenté
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Localisation : France
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# Communication
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Langue : Français
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Ton : Direct, conversationnel, sans blabla
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Réponses : Concises (2-6 phrases)
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Style code : Clean code, SOLID, TDD
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# Stack technique
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Langages : Python, JavaScript/TypeScript
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Outils : Docker, Git, Linux, Neovim, tmux
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OS : Fedora (folzo-Corp), Ubuntu Server (effi-server)
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# Infrastructure Effi
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## effi-server (192.168.1.27)
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- Matériel : Intel J5040, 8GB RAM
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- Services : Open WebUI, Qdrant, N8N, Whisper, Openedai-Speech, Watchtower
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## folzo-Corp (192.168.1.11)
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- Matériel : Ryzen 5800X3D, RX 7800 XT 16GB, 32GB RAM
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- Services : Ollama (LLM)
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- WOL : Réveil via wol-proxy depuis effi-server
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# Projets
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Effi : Assistant IA local type Jarvis, self-hosté
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# Préférences
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- Solutions self-hosté > cloud
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- Commandes prêtes à copier
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- Explications courtes orientées solutions
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- Logs en priorité pour debug
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- Documenter les changements dans docs/
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# Services (URLs)
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Open WebUI : http://192.168.1.27:3000
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Qdrant : http://192.168.1.27:6333
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N8N : http://192.168.1.27:5678
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Ollama (via WOL) : http://192.168.1.11:11434
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# Git
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Dépôt : Gitea local
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Workflow : feature → PR → merge main
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## Sub Agent Tool - Configuration
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### Paramètres Actuels
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| Paramètre | Valeur | Commentaire |
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|-----------|--------|-------------|
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| DEFAULT_MODEL | Par défaut | qwen3.5:9b (modèle principal) |
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| MAX_ITERATIONS | 10 | Bon équilibre complétude/performance |
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| EXCLUDED_TOOL_IDS | sub_agent | Empêche récursion infinie |
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| ENABLE_WEB_TOOLS | Activé | Recherche internet |
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| ENABLE_KNOWLEDGE_TOOLS | Activé | Accès bases de connaissances |
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| ENABLE_MEMORY_TOOLS | Désactivé | Utilise mémoire manuelle |
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| ENABLE_NOTES_TOOLS | Activé | Prise de notes |
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| ENABLE_CODE_INTERPRETER | Activé | Exécution code |
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| ENABLE_IMAGE_TOOLS | Désactivé | Non utilisé actuellement |
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| MAX_PARALLEL_AGENTS | 5 | Parallélisation optimale |
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### Utilisation Recommandée
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**Déléguer à Sub Agent quand :**
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- Plus de 2 étapes de recherche
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- Analyse de code complexe
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- Comparaison multi-sources
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- Synthèse de documentation étendue
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**Structure du prompt Sub Agent :**
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```xml
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<role>[Expert en domaine X]</role>
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<mission>[Objectif clair et mesurable]</mission>
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<etapes>
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1. [Action précise 1]
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2. [Action précise 2]
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3. [Action précise 3]
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</etapes>
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<format>[Format de sortie attendu]</format>
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<contraintes>[Limites et contexte]</contraintes>
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```
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## Top 30 Outils/Fonctions/Prompts - Priorisation
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### Tier S (Essentiels - Déjà configurés ou à configurer immédiatement)
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1. ✅ **Sub Agent Tool** - Exécution tâches complexes autonomes
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2. ✅ **Web Search** - Recherche internet intégrée
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3. ⏳ **RAG Knowledge Base** - Indexation documents (créer effi-docs)
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4. ✅ **Memory Native** - Faits utilisateur manuels
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5. ✅ **Role-Based Prompt** - Personnalité et règles Effi
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### Tier A (Fortement recommandés)
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6. ✅ **Whisper STT** - Reconnaissance vocale (déjà sur port 8200)
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7. ⏳ **Notes** - Prise de notes intégrée (builtin)
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8. ⚠️ **Code Interpreter** - Exécution Python (si besoin fréquent)
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9. 💡 **GGUF Quantization** - Q4_K_M pour optimisation VRAM
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10. 💡 **Home Assistant** - Si domotique présente
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### Tier B (Selon besoins spécifiques)
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11. **Image Generation** - ComfyUI + Stable Diffusion sur folzo-Corp
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12. **GitHub Tool** - Intégration développement
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13. **Web Scraping** - Extraction contenu web
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14. **Chain-of-Thought** - Raisonnement étape par étape
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15. **Calendar** - Planification et rappels
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### Tier C (Optionnels)
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16-30. Voir document complet `openwebui-optimisation-top30.md`
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## Actions Prioritaires Prochaines
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### Cette semaine
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- [ ] Créer KB "effi-docs" et indexer documentation projet
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- [ ] Remplir mémoire native (Profile → Settings → Memory)
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- [ ] Activer Web Search dans Admin Panel
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- [ ] Tester Sub Agent avec une tâche complexe réelle
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- [ ] Vérifier connexion Openedai-Speech sur folzo-Corp
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### Cette semaine
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- [ ] Optimiser modèle avec quantization Q4_K_M
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- [ ] Installer ComfyUI sur folzo-Corp pour génération images
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- [ ] Configurer Home Assistant Tool si domotique
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- [ ] Créer Skills pour tâches récurrentes
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## Liens Utiles
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- **Open WebUI** : http://192.168.1.27:3000
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- **Documentation complète** : `docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md`
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|
- **Prompt système** : Modèle "Effi" dans Open WebUI
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- **Workflow Git** : feature → PR → merge main sur Gitea
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## Architecture Actuelle
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ effi-server (192.168.1.27) │
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│ ├─ Open WebUI :3000 (Interface principale) │
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│ ├─ Qdrant :6333 (Vector DB RAG) │
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│ ├─ N8N :5678 (Automatisation) │
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│ ├─ Whisper :8200 (STT) │
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│ ├─ Openedai-Speech :8100 (TTS - à réparer) │
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|
│ └─ Watchtower (Mise à jour auto) │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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||||||
|
│
|
||||||
|
│ WOL
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||||||
|
▼
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||||||
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||||
|
│ folzo-Corp (192.168.1.11) - Réveil à la demande │
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|
│ └─ Ollama :11434 (LLM - qwen3.5:9b 32K context) │
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||||||
|
│ └─ RX 7800 XT 16GB (Inference GPU) │
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||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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||||||
|
```
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**Dernière mise à jour :** 2026-04-05
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**Statut :** ✅ Configuration stable et optimisée
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Reference in New Issue
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