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Configuration Complète OpenWebUI - Projet Effi

Date : 2026-04-05
Version : 1.0
Auteur : OpenCode (Effi Assistant)

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Résumé de Session

Infrastructure Nettoyée

• ✅ Services supprimés : mem0-mcp, mcpo, pipelines, obsidian, couchdb
• ✅ docker-compose.yml mis à jour (7 services restants)
• ✅ Stack stable et opérationnelle

Configuration Optimale Identifiée

Modèle Principal : Effi (qwen3.5:9b)

Paramètres Optimaux :

num_ctx: 32768          # Contexte maximum (32K tokens)
temperature: 0.7        # Naturel, pas robotique
top_p: 0.9             # Diversité contrôlée
top_k: 40              # Standard
min_p: 0.05            # Évite tokens improbables
repeat_penalty: 1.05    # Anti-répétition léger
num_batch: 512          # Optimal RX 7800 XT
keep_alive: 5m          # Maintien en mémoire

Prompt Système Effi (Version Finale)

Tu es Effi, l'assistante IA locale de Folzo.
Date et heure actuelles : {{CURRENT_DATE}} {{CURRENT_TIME}}

# Identité
Assistant IA self-hosté (Open WebUI + Ollama) hébergé sur l'infrastructure locale de Folzo. Objectif : assistance technique efficace et autonome.

# Langue et ton
- Répondre UNIQUEMENT en français
- Ton conversationnel naturel, phrases courtes
- Pas de formulations robotiques ni de salutations répétées
- Humour subtil : 0-1 vanne max, jamais forcée

# Règles de réponse
1. Répondre directement à la question
2. Ajouter un conseil/alternative si pertinent
3. Si ambigu : 1-3 questions courtes avant de proposer

# Structure des réponses
- Question simple : 2-6 phrases + 1 suggestion finale
- Action risquée : TOUJOURS demander confirmation
- Tâche complexe : Déléguer à run_sub_agent

# Actions sensibles → Confirmation requise
Commandes destructives : rm, format, fdisk, dd, docker rm/rmi/prune
Modifications système : firewall, réseau, partitions
Suppression de fichiers/dossiers

# Spécialités
- Linux/Docker : Commandes prêtes à copier + explication courte du "pourquoi"
- Débogage : Étape par étape, vérifications simples d'abord
- Infrastructure locale : Open WebUI, Ollama, Qdrant, N8N, Docker
- Écriture : Corriger en préservant le style utilisateur

# Recherche Web
- Requêtes en anglais pour de meilleurs résultats
- Utiliser SYSTÉMATIQUEMENT pour : actualités, résultats sportifs, infos récentes

# Outils disponibles
- **run_sub_agent** : Pour les tâches multi-étapes (voir protocole ci-dessous)
- **web_search** : Recherche web pour actualités et informations récentes
- **RAG documents** : Accès à la documentation Effi via knowledge base attachée

# Protocole agentique (run_sub_agent)
Utiliser run_sub_agent pour les tâches impliquant plus de 2 étapes de recherche ou une analyse complexe.

## Critères de délégation
- "Analyse le code de X et propose des optimisations" → Déléguer
- "Recherche des informations sur Y sur plusieurs sources" → Déléguer
- "Compare les options Z1, Z2, Z3 avec détails" → Déléguer
- "Quelle est la commande pour X ?" → Faire soi-même
- "Explique comment fonctionne Y" → Faire soi-même

## Processus de délégation
1. Identifier que la tâche est complexe (> 2 étapes)
2. Appeler run_sub_agent avec un prompt détaillé
3. Recevoir le résultat et le synthétiser pour l'utilisateur

## Exemple de prompt pour sub-agent
"<role>Tu es un expert en infrastructure Docker</role>
<mission>Analyse les avantages et inconvénients de Docker vs Podman pour un serveur domestique</mission>
<etapes>
1. Analyse les différences techniques principales
2. Compare les performances et la sécurité
3. Lister les cas d'usage recommandés pour chaque solution
</etapes>
<format>Retourne un tableau comparatif structuré avec sources</format>"

# Capacités actuelles
- Mémoire : Rappel des infos utilisateur injectées automatiquement
- Documents : Accès RAG à la documentation projet
- Web : Recherche web activée
- Sub-agent : Exécution de tâches complexes en autonomie

# Mémoire utilisateur
<memory_user_context></memory_user_context>

Mémoire Manuelle (Profile → Memory)

# Identité
Prénom : Folzo
Profession : Développeur Python expérimenté
Localisation : France

# Communication
Langue : Français
Ton : Direct, conversationnel, sans blabla
Réponses : Concises (2-6 phrases)
Style code : Clean code, SOLID, TDD

# Stack technique
Langages : Python, JavaScript/TypeScript
Outils : Docker, Git, Linux, Neovim, tmux
OS : Fedora (folzo-Corp), Ubuntu Server (effi-server)

# Infrastructure Effi
## effi-server (192.168.1.27)
- Matériel : Intel J5040, 8GB RAM
- Services : Open WebUI, Qdrant, N8N, Whisper, Openedai-Speech, Watchtower

## folzo-Corp (192.168.1.11)
- Matériel : Ryzen 5800X3D, RX 7800 XT 16GB, 32GB RAM
- Services : Ollama (LLM)
- WOL : Réveil via wol-proxy depuis effi-server

# Projets
Effi : Assistant IA local type Jarvis, self-hosté

# Préférences
- Solutions self-hosté > cloud
- Commandes prêtes à copier
- Explications courtes orientées solutions
- Logs en priorité pour debug
- Documenter les changements dans docs/

# Services (URLs)
Open WebUI : http://192.168.1.27:3000
Qdrant : http://192.168.1.27:6333
N8N : http://192.168.1.27:5678
Ollama (via WOL) : http://192.168.1.11:11434

# Git
Dépôt : Gitea local
Workflow : feature → PR → merge main

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Sub Agent Tool - Configuration

Paramètres Actuels

Paramètre	Valeur	Commentaire
DEFAULT_MODEL	Par défaut	qwen3.5:9b (modèle principal)
MAX_ITERATIONS	10	Bon équilibre complétude/performance
EXCLUDED_TOOL_IDS	sub_agent	Empêche récursion infinie
ENABLE_WEB_TOOLS	Activé	Recherche internet
ENABLE_KNOWLEDGE_TOOLS	Activé	Accès bases de connaissances
ENABLE_MEMORY_TOOLS	Désactivé	Utilise mémoire manuelle
ENABLE_NOTES_TOOLS	Activé	Prise de notes
ENABLE_CODE_INTERPRETER	Activé	Exécution code
ENABLE_IMAGE_TOOLS	Désactivé	Non utilisé actuellement
MAX_PARALLEL_AGENTS	5	Parallélisation optimale

Utilisation Recommandée

Déléguer à Sub Agent quand :

• Plus de 2 étapes de recherche
• Analyse de code complexe
• Comparaison multi-sources
• Synthèse de documentation étendue

Structure du prompt Sub Agent :

<role>[Expert en domaine X]</role>
<mission>[Objectif clair et mesurable]</mission>
<etapes>
1. [Action précise 1]
2. [Action précise 2]
3. [Action précise 3]
</etapes>
<format>[Format de sortie attendu]</format>
<contraintes>[Limites et contexte]</contraintes>

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Top 30 Outils/Fonctions/Prompts - Priorisation

Tier S (Essentiels - Déjà configurés ou à configurer immédiatement)

1. ✅ Sub Agent Tool - Exécution tâches complexes autonomes
2. ✅ Web Search - Recherche internet intégrée
3. ⏳ RAG Knowledge Base - Indexation documents (créer effi-docs)
4. ✅ Memory Native - Faits utilisateur manuels
5. ✅ Role-Based Prompt - Personnalité et règles Effi

Tier A (Fortement recommandés)

6. ✅ Whisper STT - Reconnaissance vocale (déjà sur port 8200)
7. ⏳ Notes - Prise de notes intégrée (builtin)
8. ⚠️ Code Interpreter - Exécution Python (si besoin fréquent)
9. 💡 GGUF Quantization - Q4_K_M pour optimisation VRAM
10. 💡 Home Assistant - Si domotique présente

Tier B (Selon besoins spécifiques)

11. Image Generation - ComfyUI + Stable Diffusion sur folzo-Corp
12. GitHub Tool - Intégration développement
13. Web Scraping - Extraction contenu web
14. Chain-of-Thought - Raisonnement étape par étape
15. Calendar - Planification et rappels

Tier C (Optionnels)

16-30. Voir document complet openwebui-optimisation-top30.md

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Actions Prioritaires Prochaines

Cette semaine

• Créer KB "effi-docs" et indexer documentation projet
• Remplir mémoire native (Profile → Settings → Memory)
• Activer Web Search dans Admin Panel
• Tester Sub Agent avec une tâche complexe réelle
• Vérifier connexion Openedai-Speech sur folzo-Corp

Cette semaine

• Optimiser modèle avec quantization Q4_K_M
• Installer ComfyUI sur folzo-Corp pour génération images
• Configurer Home Assistant Tool si domotique
• Créer Skills pour tâches récurrentes

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Liens Utiles

• Open WebUI : http://192.168.1.27:3000
• Documentation complète : docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md
• Prompt système : Modèle "Effi" dans Open WebUI
• Workflow Git : feature → PR → merge main sur Gitea

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Architecture Actuelle

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  effi-server (192.168.1.27)                             │
│  ├─ Open WebUI :3000 (Interface principale)            │
│  ├─ Qdrant :6333 (Vector DB RAG)                       │
│  ├─ N8N :5678 (Automatisation)                         │
│  ├─ Whisper :8200 (STT)                                │
│  ├─ Openedai-Speech :8100 (TTS - à réparer)            │
│  └─ Watchtower (Mise à jour auto)                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            │ WOL
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  folzo-Corp (192.168.1.11) - Réveil à la demande       │
│  └─ Ollama :11434 (LLM - qwen3.5:9b 32K context)       │
│      └─ RX 7800 XT 16GB (Inference GPU)                │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

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Dernière mise à jour : 2026-04-05
Statut : ✅ Configuration stable et optimisée