
✅ accès à l’interface **web** de Ragflow (donc configuration manuelle par l’UI)  
✅ tous tes **documents en français**  
✅ une instance **Ollama** avec les meilleurs modèles (chat, vision, embedding, reranker) via `http://217.182.105.173:11434`

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Voici un **résumé clair et actionnable** de **ce que tu dois faire dans l’interface Web de Ragflow**, **étape par étape**, pour une configuration **équilibrée/avancée** :

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## ⚙️ ÉTAPE 1 : Ajout des modèles dans Ragflow Web

Rends-toi dans **"Model Settings"** → **"Add LLM"**, et configure les modèles ci-dessous (un par un).

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### 🧠 1. Modèle principal de chat (DeepSeek ou Qwen)

|Champ|Valeur|
|---|---|
|**Model type**|`chat`|
|**Model name**|`deepseek-r1:70b-llama-distill-q8_0` (ou `qwen2.5:72b...`)|
|**Base url**|`http://217.182.105.173:11434`|
|**API-Key**|_(laisser vide)_|
|**Max Tokens**|`1024`|
|**Does it support Vision?**|`❌` (désactiver, sauf si tu utilises Llama3 Vision en chat)|

> ✅ Si tu veux un modèle **rapide pour les tests**, ajoute aussi `mistral:latest` avec 512 tokens max.

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### 👁 2. Modèle de vision (analyse des images/schémas)

|Champ|Valeur|
|---|---|
|**Model type**|`image2text`|
|**Model name**|`llava:34b-v1.6-fp16` _(ou)_ `llama3.2-vision:90b...`|
|**Base url**|`http://217.182.105.173:11434`|
|**Does it support Vision?**|✅ `ON`|

> 🔁 Tu peux ajouter les deux si tu veux basculer entre rapide/lourd.

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### 🔤 3. Embedding (indexation vectorielle)

|Champ|Valeur|
|---|---|
|**Model type**|`embedding`|
|**Model name**|`nomic-embed-text`|
|**Base url**|`http://217.182.105.173:11434`|

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### 🧠 4. Reranker (pertinence des réponses)

|Champ|Valeur|
|---|---|
|**Model type**|`rerank`|
|**Model name**|`bge-reranker-v2-m3`|
|**Base url**|`http://217.182.105.173:11434`|

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## 📂 ÉTAPE 2 : Configurer la base de documents (dataset)

Quand tu crées une nouvelle base :

1. **Choisir les bons modèles** :
    
    - Chat model → ton modèle principal (`deepseek`, `qwen`, etc.)
        
    - Embedding model → `nomic-embed-text`
        
    - Reranker → `bge-reranker-v2-m3`
        
    - Img2Text → `llava` ou `llama3 vision`
        
2. **Détection de layout (PDF)** :
    
    - Choisir `DeepDoc` comme mode de parsing (il structure mieux)
        
    - ✅ Active **OCR** si tu veux extraire aussi les annotations dans les images
        
3. **Traduction automatique** :
    
    - ⚠️ Non encore native dans Ragflow → à faire via script ou édition manuelle
        
    - 👉 Solution temporaire : **éditer les chunks générés** dans l’UI pour ajouter la version traduite en anglais et/ou interprétation schéma
        

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## ✏️ ÉTAPE 3 : Améliorer les documents manuellement (temporairement)

Une fois les documents ingérés :

1. Va dans le Dataset → Onglet `Documents`
    
2. Clique sur un document → `Edit chunks`
    
3. Pour chaque chunk contenant un schéma ou texte critique :
    
    - ✍️ Ajoute une traduction **en anglais**
        
    - 🔁 Si image : génère un prompt à `llava` depuis une capture d’écran du schéma
        
    - ✅ Colle l’interprétation dans le chunk
        

> Tu peux aussi écrire un script pour automatiser ce processus plus tard (tu veux ?)

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## ✅ Bonnes pratiques

- 🔄 Tous les textes importants doivent être traduits **en anglais** pour de meilleurs embeddings
    
- 🧩 Si un chunk contient une figure interprétée, commence le texte par : `Figure X – Interprétation : ...`
    
- 📍 Garde le français **visible dans le chunk** ou en métadonnée si tu veux le restituer côté interface
    

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Souhaites-tu que je te prépare un fichier `.md` avec ces étapes, les modèles et les champs prêts à remplir dans Ragflow, pour Obsidian ou impression ?