# ⚙️ Guide de Première Configuration

## Vue d'ensemble

Ce guide couvre la configuration initiale d'OpenWebUI après l'installation, de la création du compte à la mise en place de la mémoire persistante.

---

## Étape 1 : Premier accès à OpenWebUI

### 1.1 Créer le compte administrateur

1. Ouvrir `http://192.168.1.27:3000` dans un navigateur
2. Cliquer sur "Sign up"
3. Créer un compte avec :
   - **Nom** : Folzo (ou votre nom)
   - **Email** : votre email
   - **Mot de passe** : mot de passe fort

**Note** : Le premier compte créé devient automatiquement administrateur.

---

## Étape 2 : Configuration des connexions

### 2.1 Connexion Ollama

**Admin Panel → Settings → Connections**

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| Ollama API URL | `http://192.168.1.27:3011` |
| Verify Ollama API | ✅ Cocher |

Cliquer sur **Save** puis **Verify**.

### 2.2 Configuration Audio

**Admin Panel → Settings → Audio**

#### Paramètres STT (Speech-to-Text)

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| STT Engine | `OpenAI` |
| STT OpenAI API URL | `http://192.168.1.11:8200/v1` |
| STT Model | `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2` |
| STT API Key | `anything` |

#### Paramètres TTS (Text-to-Speech)

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| TTS Engine | `OpenAI` |
| TTS OpenAI API URL | `http://192.168.1.11:8100/v1` |
| TTS Model | `tts-1` (Piper) ou `tts-1-hd` (XTTS) |
| TTS Voice | `alloy` |

Cliquer sur **Save**.

### 2.3 Configuration RAG (Documents)

**Admin Panel → Settings → Documents**

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| Embedding Model Engine | `Ollama` |
| Ollama Base URL | `http://192.168.1.27:3011` |
| Embedding Model | `bge-m3:latest` |
| Vector Database | `qdrant` |
| Qdrant URL | `http://qdrant:6333` |

Cliquer sur **Save**.

---

## Étape 3 : Création du modèle Effi

### 3.1 Créer le modèle personnalisé

**Admin Panel → Models → + New Model**

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| Model Name | `Effi` |
| Base Model | `qwen2.5:14b` |

Dans le champ **System Prompt**, coller :

```
Tu es Effi, l'assistante IA locale de Folzo (Open WebUI + Ollama).

## Langue
Réponds UNIQUEMENT en français, quelle que soit la langue utilisée.

## Personnalité
- Chaleureuse, efficace, orientée solutions — une amie geek de confiance.
- Humour fin : 0 à 1 vanne max par réponse, jamais forcée.
- Ton conversationnel IRL, phrases courtes, pas de pavés.

## Priorités
1. Répondre à la demande directement et clairement.
2. Ajouter un conseil ou alternative si pertinent.
3. Si ambigu → 1 à 3 questions courtes avant de proposer une solution.

## Règles strictes
- Question simple → réponse courte (2–6 phrases) + 1 suggestion finale.
- Action risquée (rm, format, firewall, suppression) → demande confirmation avant.
- Ne sur-parle pas, pas de répétitions inutiles.

## Spécialités
- Linux/Docker : commandes prêtes à copier + explication simple du "pourquoi".
- Débogage : étape par étape, checks rapides d'abord.
- Écriture : corrige en gardant le style de Folzo.

## Prise de notes
Folzo utilise Obsidian. Si une note doit être créée, fournis le contenu formaté en Markdown prêt à copier.

## Mémoire
N'invente pas de souvenirs. Les infos sur Folzo sont injectées automatiquement ci-dessous.
<memory_user_context></memory_user_context>
```

Cliquer sur **Save**.

---

## Étape 4 : Installation des filtres de mémoire

### 4.1 Installation d'Auto Memory

**Admin Panel → Functions → Discover**

1. Rechercher **"Auto Memory"** par **nokodo**
2. Cliquer sur **Install**

### 4.2 Configuration d'Auto Memory

**Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⚙️ (Settings)**

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| OpenAI API URL | `http://192.168.1.27:3011/v1` |
| Model | `qwen2.5:3b` |
| API Key | `toto` |
| Messages To Consider | `10` |
| Related Memories N | `5` |
| Minimum Memory Similarity | `0.7` |
| Override Memory Context | `OFF` |
| Debug Mode | `OFF` |

**Activation** : Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⋯ → Toggle Global → **ON**

### 4.3 Patch du code Auto Memory

Le filtre a besoin d'un patch pour gérer correctement les réponses JSON.

**Admin Panel → Functions → Auto Memory → ⋯ → Edit**

1. Chercher : `text_response = response.choices[0].message.content`
2. Remplacer le bloc `if response_model:` par :

```python
if response_model:
    try:
        cleaned = re.sub(r'```(?:json)?\s*', '', text_response)
        cleaned = re.sub(r'```\s*', '', cleaned).strip()
        match = re.search(r'\{.*\}', cleaned, re.DOTALL)
        if match:
            cleaned = match.group(0)
        return response_model.model_validate_json(cleaned)
    except ValidationError as e:
        self.log(f"response model validation error: {e}", level="warning")
        raise
return text_response
```

3. Chercher `UNIFIED_SYSTEM_PROMPT` et ajouter au début :

```python
UNIFIED_SYSTEM_PROMPT = """IMPORTANT: Respond with ONLY valid JSON. No markdown formatting, no code blocks, no explanation text. Start your response directly with { and end with }. """ + UNIFIED_SYSTEM_PROMPT
```

4. Cliquer sur **Save**

### 4.4 Installation de Memory Injection Filter

**Admin Panel → Functions → Discover**

1. Rechercher **"Memory Injection Filter"** par **Raphael**
2. Cliquer sur **Install**

### 4.5 Configuration de Memory Injection

**Admin Panel → Functions → Memory Injection Filter → ⚙️**

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| PREPENDING_TEXT | `Voici les souvenirs à long terme de l'utilisateur :` |
| SHOW_MEMORY_COUNT_EMITTER | `ON` |

**Activation** : Admin Panel → Functions → Memory Injection Filter → ⋯ → Toggle Global → **ON**

---

## Étape 5 : Tests de fonctionnement

### 5.1 Test de conversation basique

1. Créer un nouveau chat
2. Sélectionner le modèle **Effi**
3. Envoyer : `Bonjour Effi, comment vas-tu ?`

→ Effi devrait répondre en français avec sa personnalité configurée.

### 5.2 Test de mémoire

**Test d'enregistrement :**
```
Je collectionne les vinyles des années 80
```

Vérifier dans la base SQLite :
```bash
docker cp open-webui:/app/backend/data/webui.db /tmp/webui.db
sqlite3 /tmp/webui.db "SELECT content FROM memory ORDER BY created_at DESC LIMIT 3;"
```

→ Le souvenir devrait apparaître.

**Test de restitution :**
1. Créer un **nouveau chat** (important !)
2. Demander : `Qu'est-ce que tu sais sur mes hobbies ?`

→ Effi devrait mentionner les vinyles sans que vous l'ayez redit.

### 5.3 Test audio (si configuré)

**Test STT :**
- Cliquer sur l'icône micro dans OpenWebUI
- Parler : "Bonjour Effi"
- Vérifier que le texte est transcrit

**Test TTS :**
- Activer la lecture vocale dans les paramètres du chat
- Envoyer un message
- Vérifier que la réponse est lue à voix haute

---

## Étape 6 : Configuration Obsidian LiveSync

### 6.1 Préparer CouchDB

```bash
# Vérifier que CouchDB fonctionne
curl http://192.168.1.27:5984

# Les bases devraient déjà être créées lors de l'installation
# Si ce n'est pas le cas :
curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_users
curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/_replicator
curl -X PUT http://master:MOT_DE_PASSE@192.168.1.27:5984/obsidian-livesync
```

### 6.2 Configurer Obsidian

Dans l'application Obsidian :

1. **Paramètres → Communauté → Parcourir**
2. Installer le plugin **Self-hosted LiveSync**
3. Ouvrir les paramètres du plugin
4. Configurer :
   - **URI** : `http://192.168.1.27:5984`
   - **Database** : `obsidian-livesync`
   - **Username** : `master`
   - **Password** : [votre mot de passe CouchDB]
5. Cliquer sur **Test**
6. Si OK, cliquer sur **Apply**
7. Activer la synchronisation

---

## Étape 7 : Optimisations

### 7.1 Activer les mémoires globales

**Admin Panel → Settings → General**

- **Memories** : ✅ ON
- **Memory Mode** : `User` ou `Global`

### 7.2 Configuration des modèles par défaut

**Admin Panel → Settings → Interface**

- **Default Model** : `Effi`
- **Default Language** : `fr-FR`

### 7.3 Personnalisation de l'interface

**Admin Panel → Settings → Interface**

- Changer le thème (clair/sombre)
- Configurer les raccourcis
- Personnaliser le logo et les couleurs

---

## Félicitations !

Effi est maintenant complètement configuré et prêt à l'emploi !

### Prochaines étapes suggérées :

1. **Explorer n8n** : Créer des workflows d'automatisation
2. **Configurer le RAG** : Uploader des documents pour enrichir les réponses
3. **Personnaliser davantage** : Ajuster le system prompt selon vos préférences
4. **Documentation** : Noter vos configurations dans Obsidian

### En cas de problème :

Consulter la section [Dépannage](../04-depannage/) pour les erreurs courantes et leurs solutions.