Folzo
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- 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
290 lines
10 KiB
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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) │
|
|
│ └─ Watchtower (Mise à jour auto) │
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
|
|
│
|
|
│ WOL
|
|
▼
|
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
|
|
│ folzo-Corp (192.168.1.11) - Réveil à la demande │
|
|
│ └─ 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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