Add ComfyUI models documentation and download script
- Complete MODELS.md with detailed model descriptions - Interactive download script for 5+ specialized SDXL models - Updated README with model selection guide - Fix docker-compose volumes path (/root/ComfyUI) - API workflows for OpenWebUI integration Models documented: - RealVisXL (portraits) - Juggernaut XL (versatile) - DreamShaper (art/fantasy) - SDXL Lightning (fast) - Proteus (realism)
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Folzo
@@ -0,0 +1,187 @@
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<img src="https://r2cdn.perplexity.ai/pplx-full-logo-primary-dark%402x.png" style="height:64px;margin-right:32px"/>
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# Peux tu me conseiller et evaluer les solution possible pour repondre a ce cahier des charges stp :
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"📋 CAHIER DES CHARGES - PROJET EFFI v2.0
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Assistant IA Personnel Local avec Prise de Notes Intelligente
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🎯 OBJECTIFS GÉNÉRAUX
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Créer une assistante IA locale nommée Effi qui :
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Gère automatiquement une base de connaissances personnelle (notes)
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Connaît parfaitement Folzo et son contexte (vie pro + perso)
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Prend des initiatives autonomes (noter, corriger, enrichir, résumer)
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Recherche intelligemment dans la mémoire avec compréhension sémantique
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Accessible partout (desktop + mobile) via reverse proxy sécurisé
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💻 INFRASTRUCTURE EXISTANTE
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Matériel disponible
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PC Gaming : AMD Ryzen 5800X3D, 32GB RAM, AMD Radeon 7800XT 16GB VRAM
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NAS Synology : hébergement applications, reverse proxy configuré, nom de domaine
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Réseau : reverse proxy fonctionnel pour accès externe sécurisé
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Stack actuelle à faire évoluer
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Open WebUI (NAS:3000) → WOL Proxy (NAS:3011) → Ollama PC (11434)
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└─ mcpo (NAS:8000) → siyuan-mcp → SiYuan (NAS:6806)
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📝 BESOINS FONCTIONNELS - PRISE DE NOTES
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Types de contenus à gérer
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Vie Personnelle :
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Organisation quotidienne (agenda, tâches)
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To-do liste personnelle
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Idées de voyages
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Liste films/séries à regarder
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Documentation tests IA et infrastructure perso
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Journal personnel (optionnel)
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Vie Professionnelle :
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Suivi de projets (quelques projets actifs)
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To-do liste professionnelle
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Wiki personnel (aide-mémoires techniques, procédures)
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Notes de réunions/échanges
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Caractéristiques techniques requises
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Format : Markdown pur (fichiers .md) → futur-proof et portable
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Structure : flexible (pas encore d'habitudes établies)
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Mobilité : accès desktop + mobile (iOS/Android) obligatoire
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Synchronisation : temps réel ou quasi temps réel entre appareils
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Sécurité : self-hosted, accessible via reverse proxy existant
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projet "Effi - Assistante IA Personnelle Locale"
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🤖 BESOINS FONCTIONNELS - INTERACTION IA
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Niveau d'autonomie
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Maximum souhaité avec confiance :
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L'IA doit corriger automatiquement (orthographe, formulation, structure)
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L'IA doit enrichir automatiquement (ajout contexte, liens entre notes)
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L'IA doit créer des notes spontanément si échange pertinent détecté
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L'IA doit proposer des améliorations visibles/validables
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L'IA doit connaître profondément Folzo (préférences, projets, historique)
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Workflows d'interaction
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Mode 1 - Prise de note assistée (principal) :
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Folzo écrit une note brute
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Effi corrige/améliore en temps réel ou à la demande
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Validation/ajustement par Folzo
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Sauvegarde finale
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Mode 2 - Capture automatique (autonome) :
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Conversation Folzo ↔ Effi
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Effi détecte information importante
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Effi crée note automatiquement (avec notification)
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Folzo peut consulter/modifier après
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Mode 3 - Recherche sémantique :
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Requête en langage naturel : "trouve mes problèmes Docker avec réseau"
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Effi comprend contexte même sans mots-clés exacts
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Résultats pertinents avec extraits contextuels
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🔍 FONCTIONNALITÉS TECHNIQUES CRITIQUES
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1. Recherche Avancée (RAG Sémantique)
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Embeddings locaux pour recherche par sens, pas par mots-clés
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Modèle d'embedding : nomic-embed-text ou similaire (léger, performant)
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Vector store : Qdrant ou intégré à l'app de notes
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Compréhension contextuelle : "projets Docker réseau" = trouve notes avec "container networking issues", "bridge problems", etc.
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2. Mémoire Persistante Multi-Sessions
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Historique complet conversations Folzo ↔ Effi accessible
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Base de connaissances sur Folzo enrichie automatiquement
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Contexte long-terme (projets en cours, préférences, historique décisions)
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3. Synchronisation Multi-Devices
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Desktop : Linux (Fedora/Bazzite) + Windows si nécessaire
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Mobile : iOS/Android via app native
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Sync method : self-hosted, temps réel, sans conflit
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4. Actions Autonomes
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Auto-tagging intelligent des notes (par projet, type, urgence)
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Détection automatique informations à noter
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Résumés automatiques de conversations longues
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Création daily notes automatique chaque matin
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"
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Oui — et avec ton infra actuelle, tu as déjà 70% du “socle” (Open WebUI ↔ Ollama + MCP ↔ SiYuan). Le point le plus délicat de ton cahier des charges n’est pas le RAG, c’est le trio **Markdown pur + sync multi-device fiable + IA qui écrit/modifie “autonomement”** sans casser la portabilité.
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## Points de vigilance (ce qui va driver l’archi)
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- “Markdown pur (fichiers .md)” et “sync temps réel sans conflit” poussent naturellement vers un vault de fichiers (type dossier Git/Sync) plutôt qu’une base interne.
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- SiYuan est “local-first” et très bon en PKM, mais son stockage natif est en `.sy` (JSON), et le projet lui-même recommande *de ne pas* synchroniser via un disque de sync tiers (risque de corruption) et plutôt d’utiliser leurs mécanismes/export/import.[^1_1]
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- Côté Open WebUI, tu as déjà un RAG intégré (upload/documents/knowledge bases) avec réglages de chunking, hybrid search (BM25 + rerank CrossEncoder), et une recommandation explicite d’augmenter le context length des modèles Ollama (8192+ voire 16000+) pour que le RAG soit réellement exploité.
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## Solution A (recommandée): “Vault Markdown” + RAG/Qdrant + Agent d’écriture
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Idée: tes notes restent des `.md` dans un dossier “vault” (futur-proof), synchronisé via un mécanisme fichier (Synology Drive / git / WebDAV/Nextcloud selon ton choix), et Effi opère dessus via un service “agent” qui (1) indexe en embeddings, (2) propose des PR/patchs, (3) applique automatiquement selon règles.
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Évaluation vs cahier des charges
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- Markdown pur: excellent (les `.md` sont la source de vérité).
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- Sync mobile/desktop: excellent si tu choisis une techno de sync fiable pour fichiers.
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- RAG sémantique: excellent avec embeddings locaux (nomic-embed-text) + Qdrant (ou équivalent) ; c’est un pattern très répandu en “local RAG”.[^1_2][^1_3]
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- Autonomie/initiatives: très bon, mais il faut cadrer: je recommande un mode “propose → applique” par défaut + une liste blanche (daily note, auto-tag, correction orthographe), pour éviter de “réécrire” ton knowledge base de façon non désirée.
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Où Open WebUI s’insère
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- Open WebUI peut rester ton front-end chat + RAG interne pour des documents “uploadés”, mais pour ton “vault” il vaut mieux un pipeline dédié (indexation continue + Qdrant) et Open WebUI sert alors d’UI/agent.
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- Tu peux aussi exploiter ses réglages RAG (chunking markdown headers, hybrid search, etc.) et surtout augmenter le context length des modèles Ollama côté Open WebUI pour améliorer les réponses RAG.
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## Solution B: SiYuan comme base principale + MCP pour lecture/écriture
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Idée: tu gardes SiYuan comme “source de vérité”, et Effi agit via siyuan-mcp (créer/modifier/rechercher). C’est la voie la plus directe avec ta stack actuelle.
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Évaluation vs cahier des charges
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- Mobile/desktop: très bon (apps iOS/Android, desktop, docker).[^1_1]
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- IA autonome (créer notes, enrichir, lier): très bon via MCP (opérations programmatiques sur les notes).[^1_4]
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- Markdown pur: moyen → SiYuan peut exporter en Markdown, mais sa donnée interne n’est pas un simple dossier `.md` et tu perds le “vault futur-proof” comme vérité unique.[^1_1]
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- Sync self-hosted temps réel: dépend; SiYuan a ses propres mécanismes et services (une partie “cloud” est liée à une offre payante), et surtout il déconseille explicitement la sync via “sync disk” tiers.[^1_1]
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Quand je la recommande
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- Si tu privilégies “expérience PKM + mobile + édition riche” et que tu acceptes que le “Markdown pur” soit un format d’export, pas le stockage natif.[^1_1]
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## Solution C: Open WebUI centré (RAG interne) + “knowledge bases” + MCP
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Idée: tout passe par Open WebUI (knowledge bases/documents), et tu relies SiYuan (ou autre) via MCP.
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Évaluation vs cahier des charges
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- RAG: bon à très bon (hybrid search, chunking, citations).
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- Mémoire multi-sessions: bon (historique de chats, et possibilité d’outiller la mémoire via MCP/serveur externe).
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- Markdown pur + sync: faible si tu veux que l’état canonique soit un ensemble de fichiers `.md` synchronisés; Open WebUI est plutôt une couche “chat + docs indexés” qu’un gestionnaire de vault.
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- Autonomie: dépend beaucoup des modèles et du “tooling”; Open WebUI distingue bien RAG “injecté” vs “tools on-demand” (File Context vs Builtin Tools), ce qui aide à contrôler l’agent.
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Quand je la recommande
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- Si tu veux une UX chat d’abord, et que la partie note-taking est secondaire ou déjà bien gérée ailleurs.
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## Mon conseil concret (choix + prochaine étape)
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1) Si “Markdown pur” est non négociable: pars sur **Solution A** (vault `.md` + sync fichiers) et utilise Open WebUI comme cockpit d’Effi, avec un service d’indexation (nomic-embed-text) + Qdrant.[^1_3][^1_2]
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2) Si “mobile + PKM riche” est prioritaire et tu tolères un format interne: reste sur **Solution B** (SiYuan + MCP), en acceptant que l’export Markdown soit la portabilité.[^1_4][^1_1]
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3) Dans tous les cas, règle tout de suite le “RAG quality floor”: augmente le context length côté modèles Ollama utilisés dans Open WebUI (sinon tu vas “récupérer” des infos que le modèle ne lira pas).
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Question (pour trancher A vs B rapidement) : “Markdown pur” doit-il être **le stockage source de vérité** (un dossier de `.md`), ou un **format d’export** acceptable ?
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<span style="display:none">[^1_10][^1_11][^1_12][^1_13][^1_14][^1_15][^1_5][^1_6][^1_7][^1_8][^1_9]</span>
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<div align="center">⁂</div>
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[^1_1]: https://github.com/open-webui/open-webui/discussions/16530
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[^1_2]: https://www.elliotone.com/newsletter/2025-11-22-issue-3-local-rag-system-using-semantic-kernel-ollama-and-qdrant/
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[^1_3]: https://gabrielmongeon.ca/en/2025/12/local-rag-ollama-litellm-qdrant/
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[^1_4]: https://mcpmarket.com/server/siyuan
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[^1_5]: https://terros.io/fr/blog/rag-guide-complet-2025
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[^1_6]: https://openwebui.com/home
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[^1_7]: https://blog.needle.app/p/enable-long-term-memory-in-any-llm
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[^1_8]: https://docs.openwebui.com/features/chat-conversations/rag/
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[^1_9]: https://www.reddit.com/r/OpenWebUI/comments/1k4e8jf/share_your_openwebui_setup_pipelines_rag_memory/
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[^1_10]: https://www.juheapi.com/mcp-servers/onigeya/siyuan-mcp-server
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[^1_11]: https://www.reddit.com/r/OpenWebUI/comments/1l9nkvk/im_the_maintainer_and_team_behind_open_webui_ama/
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[^1_12]: https://github.com/uptonking/siyuan-go/
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[^1_13]: https://gabrielmongeon.ca/2025/12/rag-local-ollama-litellm-qdrant/
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[^1_14]: https://docs.openwebui.com/troubleshooting/rag/
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[^1_15]: https://liuyun.io/article/1719212163338
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Reference in New Issue
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