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- Complete installation plan for openedai-speech (TTS) on folzo-Corp - Complete installation plan for speaches (STT) on folzo-Corp - Docker compose configurations for both services - Testing procedures and troubleshooting - Phase breakdown with current status (Phase 1 complete)
🤖 Effi - Assistant IA Personnel Self-Hosted
Effi est un assistant IA personnel 100% auto-hébergé, avec mémoire persistante entre sessions, discussion vocale (STT + TTS), et intégration avec les outils de productivité.
🎯 Objectifs
- Assistant conversationnel avec personnalité joyeuse et mécanismes de mémoire
- Discussion vocale complète : Speech-to-Text (Whisper) + Text-to-Speech (XTTS)
- Mémoire persistante entre les sessions via mémoire manuelle OpenWebUI
- Intégration Joplin (en cours) pour la prise de notes
- Automatisation via n8n et Sub Agent Tool
- Infrastructure entièrement locale - aucun appel API externe obligatoire
🏗️ Architecture
Infrastructure Multi-Machines
| Machine | IP | Rôle | Spécifications |
|---|---|---|---|
| effi-server | 192.168.1.27 |
Serveur Docker principal | Intel J5040 / 8 GB RAM |
| folzo-Corp | 192.168.1.11 |
LLM + STT + TTS | AMD Ryzen 5800X3D / RX 7800 XT 16GB VRAM / 32GB RAM |
Schéma Global (Configuration Actuelle)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ EFFI SERVER (192.168.1.27) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Open WebUI │ │ Qdrant │ │ n8n │ │
│ │ Port 3000 │ │ Port 6333 │ │ Port 5678 │ │
│ └──────┬───────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ wol-proxy │ │
│ │ Port 3011 │ │
│ └──────┬───────┘ │
└─────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│ Wake-on-LAN + Proxy
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FOLZO-CORP (192.168.1.11) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ RX 7800 XT (ROCm) │ │
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ Ollama │ │ speaches │ │ openedai │ │ │
│ │ │ qwen3.5:9b │ │ Whisper STT │ │ speech TTS │ │ │
│ │ │ Port 11434 │ │ Port 8200 │ │ Port 8100 │ │ │
│ │ │ 32K context │ │ (CPU) │ │ XTTS/ROCm │ │ │
│ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Historique des services supprimés : CouchDB (Obsidian abandonné), mcpo, pipelines (mem0 abandonné) - voir l'historique complet
🐳 Stack Services (7 services)
| Service | Hôte | Port | Image | Rôle | Statut |
|---|---|---|---|---|---|
| Open WebUI | effi-server | 3000 | ghcr.io/open-webui/open-webui:main |
Interface IA principale | ✅ Actif |
| Qdrant | effi-server | 6333 | qdrant/qdrant:latest |
Base vectorielle RAG | ✅ Actif |
| n8n | effi-server | 5678 | docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest |
Automatisation workflows | ✅ Actif |
| wol-proxy | effi-server | 3011 | Build local | Wake-on-LAN + Proxy Ollama | ✅ Actif |
| speaches | folzo-Corp | 8200 | speaches:latest (build local) |
STT Whisper (CPU) | ✅ Actif |
| openedai-speech | folzo-Corp | 8100 | ghcr.io/matatonic/openedai-speech |
TTS XTTS ROCm | ✅ Actif |
| Ollama | folzo-Corp | 11434 | Installation native | LLM qwen3.5:9b, bge-m3 | ✅ Actif |
Services supprimés (voir historique) :
CouchDB: Supprimé (Obsidian abandonné)mcpo: Supprimé (MCP Obsidian trop fragile)pipelines: Supprimé (mem0 abandonné)
📚 Documentation
- 📁 Architecture - Infrastructure et réseau
- ⚙️ Configuration - Docker, audio, mémoire
- 📖 Guides - Installation et configuration initiale
- 🔧 Dépannage - Erreurs courantes et solutions
- 📓 Journal - Historique des évolutions
- 📚 Historique Complet - Toute l'histoire du projet
🚀 Démarrage Rapide
Prérequis
- Serveur : Ubuntu 22.04+ avec Docker et Docker Compose
- PC Gaming : Ollama installé avec modèles
qwen3.5:9betbge-m3 - Réseau : Les deux machines sur le même LAN
Installation
# 1. Cloner le dépôt
git clone https://gitea.folzocorp.fr/Folzo/effi.git
cd effi
# 2. Configurer les variables d'environnement
cp .env.example .env
# Éditer .env avec tes valeurs
# 3. Démarrer les services
docker compose up -d
Configuration OpenWebUI
- Accéder à
http://192.168.1.27:3000 - Créer un compte admin
- Configurer les connexions :
- Ollama :
http://192.168.1.11:3011(via WOL proxy) - Audio STT :
http://192.168.1.11:8200/v1 - Audio TTS :
http://192.168.1.11:8100/v1
- Ollama :
- Voir le guide de première configuration
🔑 Caractéristiques Clés
🎤 Pipeline Vocal
- STT : Whisper large-v3-turbo en CPU (~10s pour 5s audio)
- Note : Build ROCm GPU en pause (complexité)
- TTS : XTTS v2 avec voix "nova" sur GPU ROCm
- Latence : ~500ms pour le TTS, ~10s pour STT
🧠 Mémoire Persistante
- Type : Mémoire manuelle via OpenWebUI (snippets)
- Avantage : Rapide et prévisible (vs mem0 qui était trop lent)
- Stockage : Base SQLite intégrée à OpenWebUI
- Utilisation : Snippets courts injectés dans le contexte
🔗 Intégrations
- Sub Agent Tool : Délégation de tâches complexes
- n8n : Workflows d'automatisation
- Joplin : En cours d'intégration pour prise de notes
🛠️ Technologies
| Domaine | Technologies |
|---|---|
| LLM | Ollama, Qwen 3.5 9B (32K context) |
| Interface | Open WebUI |
| STT | Faster Whisper (CPU) |
| TTS | XTTS v2, OpenedAI-Speech (ROCm) |
| Vector DB | Qdrant |
| Automatisation | n8n |
| GPU | AMD ROCm (RX 7800 XT gfx1100) |
📝 Historique des Changements Majeurs
Avril 2026 : Simplification majeure
- Suppression de CouchDB, mcpo, pipelines
- Passage à mémoire manuelle (abandon de mem0)
- Mise à jour qwen2.5:14b → qwen3.5:9b (meilleures performances)
- Abandon Obsidian/MCP → future intégration Joplin
Voir l'historique complet pour tous les détails.
📄 Licence
Ce projet est personnel et documenté à des fins d'apprentissage.
🙋 Auteur
Folzo - gitea.folzocorp.fr/Folzo
Dernière mise à jour : Avril 2026
Languages
Python
50.8%
Shell
47.6%
Dockerfile
1.6%