🤖 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 (Piper/XTTS)
• Mémoire persistante entre les sessions via filtres OpenWebUI
• Intégration Obsidian pour la prise de notes et la synchronisation
• Automatisation via n8n et protocole MCP
• Infrastructure entièrement locale - aucun appel API externe

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🏗️ Architecture

Infrastructure Multi-Machines

Machine	IP	Rôle	Spécifications
effi-server	192.168.1.27	Serveur Docker principal	Intel J5040 / 7.6 GB RAM
folzo-Corp	192.168.1.11	LLM + STT + TTS	AMD Ryzen 5800X3D / RX 7800 XT 16GB VRAM

Schéma Global

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                              EFFI SERVER (192.168.1.27)                     │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐     │
│  │ Open WebUI   │  │ Qdrant       │  │ n8n          │  │ CouchDB      │     │
│  │ Port 3000    │  │ Port 6333    │  │ Port 5678    │  │ Port 5984    │     │
│  └──────┬───────┘  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘     │
│         │                                                                   │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐                       │
│  │ mcpo         │  │ wol-proxy    │  │ pipelines    │                       │
│  │ Port 8000    │  │ Port 3011    │  │ Port 9099    │                       │
│  └──────────────┘  └──────┬───────┘  └──────────────┘                       │
└───────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┘
                            │ Wake-on-LAN + Proxy
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            FOLZO-CORP (192.168.1.11)                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                          RX 7800 XT (ROCm)                          │   │
│  │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐               │   │
│  │  │ Ollama       │  │ speaches     │  │ openedai     │               │   │
│  │  │ qwen2.5:14b  │  │ Whisper STT  │  │ speech TTS   │               │   │
│  │  │ Port 11434   │  │ Port 8200    │  │ Port 8100    │               │   │
│  │  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘               │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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🐳 Stack Services

Service	Hôte	Port	Image	Rôle
Open WebUI	effi-server	3000	ghcr.io/open-webui/open-webui:main	Interface IA principale
Qdrant	effi-server	6333	qdrant/qdrant:latest	Base vectorielle RAG
CouchDB	effi-server	5984	couchdb:3.3	Sync Obsidian LiveSync
n8n	effi-server	5678	docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest	Automatisation workflows
mcpo	effi-server	8000	ghcr.io/open-webui/mcpo:main	Proxy MCP outils
wol-proxy	effi-server	3011	Build local	Wake-on-LAN + Proxy Ollama
pipelines	effi-server	9099	ghcr.io/open-webui/pipelines:main	Middleware mem0
speaches	folzo-Corp	8200	speaches:rocm-ct2 (build local)	STT Whisper ROCm
openedai-speech	folzo-Corp	8100	ghcr.io/matatonic/openedai-speech	TTS Piper/XTTS ROCm
Ollama	folzo-Corp	11434	Installation native	LLM qwen2.5:14b, bge-m3

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📚 Documentation

• 📁 Architecture - Infrastructure et réseau
• ⚙️ Configuration - Docker, audio, mémoire
• 📖 Guides - Installation et configuration initiale
• 🔧 Dépannage - Erreurs courantes et solutions
• 📓 Journal - Historique des évolutions

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🚀 Démarrage Rapide

Prérequis

• Serveur : Ubuntu 22.04+ avec Docker et Docker Compose
• PC Gaming : Ollama installé avec modèles qwen2.5:14b et bge-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

1. Accéder à http://192.168.1.27:3000
2. Créer un compte admin
3. Configurer les connexions (Ollama, Audio, etc.)
4. Voir le guide de première configuration

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🔑 Caractéristiques Clés

🎤 Pipeline Vocal

• STT : Whisper large-v3 avec ROCm sur RX 7800 XT
• TTS : Piper français (fr_FR-upmc-medium) ou XTTS
• Latence : ~500ms pour le TTS, ~10s pour STT (CPU, GPU en cours)

🧠 Mémoire Persistante

• Auto Memory : Extraction automatique des faits importants
• Memory Injection : Injection des souvenirs dans le contexte
• Stockage : SQLite dans le conteneur OpenWebUI

🔗 Intégrations

• Obsidian : LiveSync via CouchDB + outils MCP
• n8n : Workflows d'automatisation
• mcpo : Protocole MCP pour outils externes

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🛠️ Technologies

Domaine	Technologies
LLM	Ollama, Qwen 2.5 14B
Interface	Open WebUI
STT	Faster Whisper (ROCm)
TTS	Piper, XTTS, OpenedAI-Speech
Vector DB	Qdrant
Automatisation	n8n
Sync Notes	CouchDB
GPU	AMD ROCm (RX 7800 XT gfx1100)

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📄 Licence

Ce projet est personnel et documenté à des fins d'apprentissage.

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🙋 Auteur

Folzo - gitea.folzocorp.fr/Folzo

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Dernière mise à jour : Avril 2026