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EFFI - THREAD SUIVANT : TODO LIST & CONTEXTE

Date création : 2026-04-05
Créé par : OpenCode session 2026-04-05
Status : En attente traitement

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CONTEXTE RAPIDE

Infrastructure actuelle :

• effi-server (192.168.1.27) : Intel J5040, 8GB RAM - Open WebUI, Qdrant, N8N, Whisper, Openedai-Speech
• folzo-Corp (192.168.1.11) : Ryzen 5800X3D, RX 7800 XT 16GB VRAM, 32GB RAM - Ollama avec qwen3.5:9b
• Modèle principal : Effi (qwen3.5:9b, contexte 32K)
• Sub Agent Tool : Installé et configuré
• Mémoire : Solution manuelle retenue (pas Knowledge Memory, trop lent)
• Web Search : Actif avec DDGS

Documentation créée :

• docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md : Top 30 outils
• docs/CONFIGURATION-RECAP-GITEA.md : Configuration complète

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TODO LIST PRIORITAIRE

1. OPTIMISATION RECHERCHE WEB ⭐⭐⭐

Configuration actuelle :

• Moteur : DDGS (DuckDuckGo)
• Backend : Auto (Aléatoire)
• Nombre résultats : 5
• Requêtes concurrentes : 3
• Langue YouTube : en

Objectifs :

• Tester d'autres backends (SearXNG auto-hébergé, Brave Search API)
• Augmenter nombre de résultats (10 ?)
• Vérifier paramètres concurrents
• Tester avec requêtes en anglais vs français

Ressources :

• Admin Panel → Settings → Web Search
• SearXNG peut être auto-hébergé sur effi-server

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2. INTÉGRATION JOPLIN + OPENWEBUI ⭐⭐⭐⭐

Objectif : Lier Joplin Server (sur NAS) avec OpenWebUI pour :

• RAG sur les notes Joplin existantes
• Copie des notes OpenWebUI vers Joplin

Solutions possibles :

Option A : Joplin Data API

• Joplin Server expose une API REST
• Créer un outil OpenWebUI qui interroge l'API Joplin
• Récupérer les notes via /api/items ou /api/notes

Option B : Export/Import périodique

• Script Python qui sync les notes OpenWebUI → Joplin
• Ou inverse : export Joplin → knowledge base OpenWebUI

Option C : MCP (Model Context Protocol)

• Si Joplin a un MCP server
• Ou créer un bridge Joplin ↔ OpenWebUI

Configuration Joplin Server :

• URL : http://[IP_NAS]:22300 (à vérifier)
• Auth : Token API nécessaire
• Docs : https://joplinapp.org/help/dev/spec/architecture/

Étapes :

• Vérifier URL et accès Joplin Server
• Tester API Joplin avec curl
• Créer outil OpenWebUI ou script de sync
• Configurer knowledge base "joplin-notes" si besoin

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3. GÉNÉRATION D'IMAGE ⭐⭐⭐⭐

Matériel disponible :

• folzo-Corp : RX 7800 XT 16GB VRAM
• Ollama : qwen3.5:9b (texte uniquement)

Solutions :

Option A : ComfyUI + Stable Diffusion (RECOMMANDÉ)

• Installation sur folzo-Corp (GPU AMD)
• Utilise ROCm pour accélération GPU
• Intégration OpenWebUI via API

Installation ComfyUI :

# Sur folzo-Corp
pip install comfyui
# Ou git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
# Configurer pour ROCm (AMD GPU)
# Port par défaut : 8188

Configuration OpenWebUI :

• Admin Panel → Settings → Images
• Provider : ComfyUI
• URL : http://192.168.1.11:8188

Modèles recommandés pour RX 7800 XT 16GB :

• SDXL Base + Refiner (optimisé)
• SD 1.5 (plus rapide, moins gourmand)
• Pony Diffusion XL (si disponible)

Option B : Ollama avec modèle vision

• qwen3.5 a une version vision (si disponible)
• Mais moins performant que SD dédié

Étapes :

• Installer ComfyUI sur folzo-Corp
• Configurer ROCm pour RX 7800 XT
• Télécharger modèle SDXL ou SD 1.5
• Tester génération image
• Configurer dans OpenWebUI

Vérification capacité :

# Sur folzo-Corp
rocm-smi  # Vérifier GPU dispo
# ComfyUI avec ROCm devrait fonctionner sur 7800 XT

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4. WHISPER (STT) - RÉPARATION ⭐⭐⭐

Problème : Ne marche pas très bien

Configuration actuelle :

• Service : Whisper sur effi-server (port 8200)
• Modèle : Systran/faster-whisper-large-v3
• Langue : FR
• Device : CPU (Intel J5040)

Solutions possibles :

Option A : Optimiser modèle actuel

• Tester modèle plus petit (medium ou small) pour plus de vitesse
• Vérifier latence réseau entre effi-server et folzo-Corp
• Vérifier qualité micro/input audio

Option B : Whisper sur folzo-Corp (GPU)

• Déplacer whisper sur folzo-Corp pour utiliser GPU
• ROCm supporte whisper ?
• Ou utiliser CPU sur Ryzen 5800X3D (plus rapide que J5040)

Option C : Alternative (faster-whisper-cpp)

• Version C++ plus rapide
• Quantization INT8 pour vitesse

Tests à faire :

• Vérifier logs whisper : docker logs whisper
• Tester avec curl direct
• Mesurer latence (temps transcription 30s audio)
• Comparer qualité vs vitesse avec modèles smaller

Configuration OpenWebUI actuelle :

AUDIO_STT_ENGINE: openai
AUDIO_STT_OPENAI_API_BASE_URL: http://192.168.1.27:8200/v1
AUDIO_STT_MODEL: Systran/faster-whisper-large-v3

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5. TTS (OPENEDAI-SPEECH) - RÉPARATION ⭐⭐⭐

Problème : Connexion refusée au port 8100 depuis effi-server

Configuration :

• Service : Openedai-Speech sur folzo-Corp (port 8100)
• Erreur : Connection refused depuis effi-server

Diagnostics nécessaires :

# Sur folzo-Corp
sudo systemctl status openedai-speech  # Si service systemd
# OU
docker ps | grep openedai  # Si container

# Test local
 curl http://localhost:8100/v1/audio/voices

# Test depuis effi-server
 curl http://192.168.1.11:8100/v1/audio/voices

Causes possibles :

• Service pas démarré sur folzo-Corp
• Firewall bloque port 8100
• Ollama écoute sur 127.0.0.1 au lieu de 0.0.0.0
• Container Docker pas exposé sur le réseau

Solutions :

• Vérifier si service/container tourne sur folzo-Corp
• Vérifier binding réseau (0.0.0.0 vs 127.0.0.1)
• Ouvrir port 8100 dans firewall
• Tester avec netstat -tlnp | grep 8100

Alternative si réparation impossible :

• Désactiver TTS dans OpenWebUI
• Ou utiliser TTS du navigateur (Web Speech API natif)

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6. HOME ASSISTANT - OPTIMISATION ⭐⭐⭐

Problème : Plugin installé mais très lent à chaque demande

Configuration actuelle :

• Tool installé dans OpenWebUI
• Home Assistant accessible (URL ?)
• Latence élevée à chaque appel

Optimisations possibles :

Option A : Cache et keep-alive

• Vérifier si connexion HA est maintenue ou recréée à chaque fois
• Configurer timeout approprié
• Utiliser webhook au lieu de polling

Option B : Réduire nombre d'entités exposées

• Limiter les entités accessibles à celles utiles
• Moins de données à récupérer = plus rapide

Option C : Local vs Cloud

• Vérifier si HA est accessible en local (même réseau)
• Éviter rebonds internet si possible

Option D : Async et parallélisme

• Vérifier si le tool utilise async/await correctement
• Possibilité de faire plusieurs appels en parallèle

Configuration à vérifier :

# Dans Home Assistant
Configuration → Personnes → Tokens d'accès
- Token Long-Lived créé ?
- Droits suffisants ?

Étapes :

• Mesurer temps de réponse actuel
• Vérifier logs Home Assistant (appels reçus)
• Tester appel API direct avec curl
• Optimiser tool ou configuration

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7. OUTIL WEB SCRAPING ⭐⭐⭐

Besoin : Outil pour extraire contenu de pages web

Solutions :

Option A : Tool existant OpenWebUI

• Rechercher dans marketplace : "browser", "scrape", "fetch"
• Ex: "Browser Tool", "Web Scraper", "Fetch URL"

Option B : Créer tool custom

• Python avec BeautifulSoup + requests
• Ou Playwright pour navigation complète
• Déployer comme tool OpenWebUI

Option C : Utiliser Web Search avec fetch

• Web Search a déjà une fonction "fetch_url"
• Peut récupérer contenu d'une URL spécifique
• À vérifier si suffisant ou besoin navigation complexe

Installation recommandée :

# Tool existant à chercher
Admin Panel → Tools → Discover
Rechercher : "browser", "scraper", "fetch"

Étapes :

• Chercher tool existant marketplace
• Tester avec quelques URLs
• Si besoin avancé, créer tool custom

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8. ACCÈS CALENDRIER ⭐⭐⭐

Besoin : Effi peut accéder au calendrier (lecture/écriture)

Solutions :

Option A : CalDAV (standard)

• Protocole ouvert pour calendriers
• Supporté par Nextcloud, Google Calendar (via bridge), iCloud
• Tool OpenWebUI "Calendar" ou "CalDAV"

Option B : Google Calendar API

• Si utilise Google Calendar
• Nécessite OAuth2 credentials
• Tool existant probablement

Option C : Nextcloud Calendar

• Si Nextcloud présent sur le NAS
• API CalDAV native
• Intégration directe possible

Option D : Joplin (déjà présent)

• Joplin a des plugins calendrier/tâches
• Peut-être pas l'idéal pour calendrier pur

Étapes :

• Identifier solution calendrier actuelle (Google ? Nextcloud ?)
• Chercher tool CalDAV/Google Calendar marketplace
• Configurer accès API
• Tester création/lecture événements

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ORDRE DE PRIORITÉ SUGGÉRÉ

Phase 1 : Réparations urgentes (Jour 1)

1. TTS (rapide à diagnostiquer/réparer)
2. Whisper (optimisation ou migration)

Phase 2 : Intégrations majeures (Jour 1-2)

3. Joplin + OpenWebUI (big feature)
4. Génération d'image (installation ComfyUI)

Phase 3 : Optimisations (Jour 2-3)

5. Web Search (paramètres)
6. Home Assistant (performance)
7. Web Scraping (tool à installer)
8. Calendrier (intégration)

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RAPPEL CONFIGURATION CLÉ

Modèle Effi :

• Base : qwen3.5:latest (9B)
• Contexte : 32K tokens
• Température : 0.7
• Répétez penalty : 1.05

Sub Agent :

• MAX_ITERATIONS : 10
• MAX_PARALLEL_AGENTS : 5
• EXCLUDED_TOOL_IDS : sub_agent

Mémoire :

• Solution : Native (Profile → Memory)
• Knowledge Memory : Abandonnée (trop lente)

Services :

• Open WebUI : http://192.168.1.27:3000
• Ollama : http://192.168.1.11:11434 (via WOL)

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LIENS UTILES

• Documentation créée : docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md
• Config récap : docs/CONFIGURATION-RECAP-GITEA.md
• Dépôt : https://gitea.folzocorp.fr/Folzo/effi

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NOTES POUR LE PROCHAIN THREAD

1. L'utilisateur est satisfait de la configuration actuelle et veut aller plus loin
2. Il est réceptif aux optimisations techniques
3. Infrastructure solide (RX 7800 XT 16GB est puissant pour génération image)
4. Préférence pour solutions self-hostées (Joplin déjà présent)
5. Utilise déjà Sub Agent avec succès

Approche recommandée :

• Prioriser les réparations (TTS, Whisper)
• Puis les gros projets (Joplin, Images)
• Enfin les optimisations fines

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Créé le : 2026-04-05
Statut : ✅ En attente traitement thread suivant