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⚙️ 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.

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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.

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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.

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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.

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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 :

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 :

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

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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 :

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

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Étape 6 : Configuration Obsidian LiveSync

6.1 Préparer CouchDB

# 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

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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

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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 pour les erreurs courantes et leurs solutions.