Le Projet
Déploiement d'un assistant IA privé et souverain basé sur OpenClaw, capable d'interroger une base de connaissances interne grâce à la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec stockage vectoriel.
L'enjeu : permettre à une organisation de poser des questions en langage naturel sur ses propres documents — contrats, procédures, documentations techniques — et obtenir des réponses précises, sourcées et contextualisées, sans jamais envoyer de données sensibles vers des services cloud tiers.
L'architecture hybride combine la puissance des modèles locaux via Ollama (zéro fuite de données) avec la capacité de raisonnement avancé de Claude API d'Anthropic pour les requêtes complexes nécessitant une analyse approfondie.
Pourquoi le RAG Change Tout
Les LLM classiques (ChatGPT, Claude, Gemini) sont puissants mais généralistes. Ils ne connaissent pas vos données. Le RAG vectoriel résout ce problème fondamental :
- Vos documents deviennent interrogeables — PDF, Word, emails, wikis, bases de données : tout est indexé et consultable en langage naturel
- Réponses sourcées — Chaque réponse cite ses sources avec le document et la page d'origine, éliminant les hallucinations
- Toujours à jour — Contrairement au fine-tuning, le RAG utilise vos documents en temps réel. Ajoutez un document, il est immédiatement disponible
- Confidentialité totale — Avec Ollama en local, vos données ne quittent jamais votre serveur
Architecture Technique
Ingestion & Vectorisation
Pipeline d'ingestion automatisé : extraction de texte (PDF, DOCX, HTML, Markdown), découpage intelligent en chunks, génération d'embeddings vectoriels et stockage dans une base vectorielle pour recherche sémantique ultra-rapide.
Recherche Sémantique
Quand l'utilisateur pose une question, le système recherche les passages les plus pertinents dans la base vectorielle par similarité cosinus. Les résultats sont classés par pertinence et injectés comme contexte dans le prompt du LLM.
Ollama - LLM Local
Serveur Ollama configuré sur Linux avec des modèles open-source performants (Llama 3, Mistral, Qwen). Inférence locale garantissant la souveraineté des données. Aucune dépendance cloud pour les requêtes standards.
Claude API - Raisonnement Avancé
Pour les requêtes complexes nécessitant un raisonnement approfondi, synthèse multi-documents ou analyse comparative, le système bascule automatiquement sur Claude API d'Anthropic, reconnu pour sa précision et sa fiabilité.
Fonctionnalités Clés
Chat Multi-Documents
Interface conversationnelle permettant de questionner simultanément des centaines de documents. Historique de conversation avec mémoire contextuelle pour des échanges fluides et pertinents.
Routage Intelligent
Le système évalue automatiquement la complexité de chaque requête et route vers le modèle optimal : Ollama pour la rapidité et la confidentialité, Claude API pour la profondeur d'analyse.
Sources & Citations
Chaque réponse est accompagnée de ses sources exactes : nom du document, numéro de page, extrait pertinent. Transparence totale pour vérification et audit.
Administration & Monitoring
Dashboard de suivi : nombre de documents indexés, requêtes par jour, temps de réponse, utilisation des modèles, coûts API. Gestion fine des permissions et des collections documentaires.
Stack Technique
IA & LLM
- OpenClaw (orchestration)
- Ollama (LLM local)
- Claude API (Anthropic)
- Llama 3 / Mistral / Qwen
RAG & Vectoriel
- Embeddings vectoriels
- Base vectorielle (ChromaDB)
- Recherche sémantique
- Chunking intelligent
Infrastructure
- Serveur Linux (Ubuntu)
- Docker & Docker Compose
- Reverse proxy Nginx
- SSL / HTTPS
Backend
- Python / FastAPI
- LangChain
- Pipeline d'ingestion
- API REST sécurisée
Résultats & Impact
- Temps de recherche divisé par 10 — Les utilisateurs trouvent l'information en secondes au lieu de fouiller dans des dizaines de documents
- Souveraineté des données garantie — Avec Ollama en local, les documents confidentiels ne quittent jamais le serveur
- Coûts maîtrisés — Le routage intelligent vers Ollama (gratuit) ou Claude API (payant) optimise le rapport qualité/coût
- Adoption rapide — Interface conversationnelle intuitive, aucune formation technique requise pour les utilisateurs
- Évolutif — Architecture modulaire permettant d'ajouter de nouveaux modèles, sources de données ou fonctionnalités
Ce que j'en retiens
Maîtrise du RAG
De l'ingestion de documents au retrieval sémantique, en passant par le prompt engineering et la gestion des embeddings : une expertise complète sur la chaîne RAG de bout en bout.
LLM On-Premise
Déploiement et optimisation de modèles de langage en local avec Ollama. Configuration GPU/CPU, gestion mémoire, benchmark des modèles pour trouver le meilleur compromis performance/ressources.
Architecture Hybride
Concevoir un système intelligent qui combine modèles locaux et API cloud de manière transparente. Le meilleur des deux mondes : souveraineté et puissance.
Infrastructure Linux
Administration système Linux avancée : Docker, reverse proxy, SSL, monitoring, sécurisation. Un projet qui demande autant de compétences DevOps que d'expertise IA.
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