0505

.obsidian/app.json

@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "spellcheck": true,
+  "spellcheck": false,
   "attachmentFolderPath": "./PJ",
   "newFileLocation": "folder",
   "newFileFolderPath": "inbox",

.obsidian/workspace.json

@@ -20,8 +20,23 @@
               "icon": "lucide-file",
               "title": "Guide Complet des Paramètres LLM"
             }
+          },
+          {
+            "id": "e9f11643def27837",
+            "type": "leaf",
+            "state": {
+              "type": "markdown",
+              "state": {
+                "file": "inbox/Notes complémentaires préambule Ragflow.md",
+                "mode": "source",
+                "source": false
+              },
+              "icon": "lucide-file",
+              "title": "Notes complémentaires préambule Ragflow"
+            }
           }
-        ]
+        ],
+        "currentTab": 1
       }
     ],
     "direction": "vertical"
@@ -78,7 +93,8 @@
       }
     ],
     "direction": "horizontal",
-    "width": 234.5
+    "width": 234.5,
+    "collapsed": true
   },
   "right": {
     "id": "ad0ed0087b43302d",
@@ -372,11 +388,12 @@
       "obsidian-excalidraw-plugin:New drawing": false
     }
   },
-  "active": "f53d68a91dcd39e9",
+  "active": "e9f11643def27837",
   "lastOpenFiles": [
+    "inbox/Guide Complet des Paramètres LLM.md",
+    "inbox/Notes complémentaires préambule Ragflow.md",
     "inbox/Modules OCR et Traduction.md",
     "inbox/main_llama.py.md",
-    "inbox/Guide Complet des Paramètres LLM.md",
     "inbox/Gestion des langues.md",
     "command_list/Ollama commands.md",
     "inbox/diagrammellamavision.drawio.crswap",
@@ -401,7 +418,6 @@
     "LLM/traitement_normes_ragflow.md",
     "LLM/Test Cline.md",
     "LLM/Résumé LLM-lab.md",
-    "LLM/Recherches LLama Vision 3.2 90b.md",
     "inbox/diagrammellamavision.drawio",
     "inbox/jsonmessages.png",
     "inbox/agentanalyseimage.png",

inbox/Notes complémentaires préambule Ragflow.md

@@ -0,0 +1,93 @@
+### 1. Injection de données automatique (CSV->Ragflow)
+#### Possibilité: Import direct via API
+- Ragflow expose une API REST pour injecter des documents dans une base de connaissance.
+- Tu peux parser tes CSV avec pandas puis envoyer chaque Q/R sous forme de documents.
+- Format attendu: JSON avec champs content, metadata, source, etc.
+##### Exemple python:
+```python
+import pandas as pd
+import requests
+
+df = pd.read_csv("analyse_ticket.csv")
+
+for index, row in df.iterrows():
+	payload = {
+		"collection": "tickets_support",
+		"document": {
+			"content": f"Question : {row['question']}\nRéponse : {row['reponse']}",
+			"metadata" : {
+				"ticket_id": row['ticket_id'],
+				"date": row['date']
+			}
+		}
+	}
+	response = requests.port("http://localhost:7860/api/documents", json=payload)
+	print(response.status_code, response.text)
+```
+
+### 2. Création d'un agent Python Ragflow (sans interface web)
+
+Tu peux coder un agent Python qui:
+- Lit tes données (CSV, JSON, etc.)
+- Appelle Ragflow pour les injecter ou les interroger (recherche contextuelle)
+- Utilise un LLM pour compléter ou reformuler les réponses
+#### Exemple tâches possibles:
+- AgentIndexer -> Injecte tes Q/R dans Ragflow
+- AgentSearcher -> Reçoit une question, interroge Ragflow, appelle un LLM
+- AgentAuditor -> Vérifie la cohérence ou résume les réponses dans Ragflow
+
+### 3. Choix de LLM: Mistral API vs Ollama local
+#### Mistral API (externe):
+- Précis, performant, fiable
+- Idéal pour tâches complexes: résumé, diagnostic, reformulation
+- Nécessite une bonne gestion du débit API et coût
+#### Ollama local (modèles custom):
+- Rapide, local, sans coût
+- Tu peux créer des agents spécifiques pour chaque tâche (indexation; QA, résumé)
+- Intégration possible via Ragflow, soit par l'interface, soit par ta couche Pyhton (ex: appel REST à Ollama)
+
+### 4. Combinaisons possibles dans ton projet
+|Objectif|LLM utilisé|Accès Ragflow|Interface|
+|---|---|---|---|
+|Injection CSV automatique|Aucun ou Mistral/Ollama pour enrichissement|API REST|Python|
+|Recherche depuis tickets|Mistral API (précision) ou Ollama local (rapide)|API ou Web UI|Python ou Web|
+|Génération réponse automatique|Mistral (formel) ou Ollama (rapide)|API + index Ragflow|Python|
+|Triage/priorisation automatique|Agents LLM personnalisés|Index ou table externe|Python avec accès CSV/DB|
+### 5. Marche à suivre recommandée (projet scalable)
+1. Créer un AgentIndexer -> injecte tes CSV dans Ragflow via API
+2. Créer un AgentRagResponder -> interroge Ragflow avec une question, puis appelle un LLM
+3. Créer un AgentAudit (optionnel) -> vérifie les réponses générées
+4. Test avec deux backends LLM (Mistral API/ Ollama) -> comparer performances
+5. Structurer ton pipeline RAG Python dans un module clair(agents/, utils/, config/)
+
+### 6. Indexation dans Ragflow
+#### Objectif:
+Ajouter un document dans une base de connaissance vectorielle pour qu'il puisse ensuite être retrouvé via une recherche sémantique.
+#### Ce que fait Ragflow:
+1. Il vectorise le contenu (content) avec un  modèle d'embedding.
+2. Il l'associe à une collection (ex: "ticket_support")
+3. Il l'enregistre dans une base vectorielle locale (FAISS, Weaviate, etc.)
+4. Il garde les métadonnées que tu as envoyées (ex: ticket ID, ligne, source)
+
+### 7. Par quel procédé ton agent effectue cela?
+L'agent AgentRagIndexer automatise ce travail pour toi:
+#### Etapes concrètes:
+1. Il lit un fichier CSV contenant des questions/réponses
+2. Pour chaque ligne:
+	1. Il forme une chaîne contenu= "Question : ...\nRéponse : ..."
+	2. Il crée un dictionnaire de métadonnées(ex {"ticket_id": ..., "ligne": ...})
+3. Il envoie ces deux élémentes à Ragflow via:
+	1. self.ragflow.indexer(contenu, metadata)
+	2. POST http://localhost:7860/api/documents
+
+### 8. Format CSV adpaté
+- Tu produit un tableau proprement structuré avec les colonnes question, réponse (et même contexte si besoin)
+- C'est un format lisible, léger, et facile à injecter dans Ragflow via script
+Amélioration possible:
+- Tu pourrais aussi aussi générer un format JSON structuré (utile si tu veux intégrer du multimodal ou enrichir les métadonnées).
+- Ton script report_csv_exporter.py permettrait facilement d'ajouter cette exportation complémentaire.
+	- Le script génère bien un CSV exploitable par Ragflow
+	- Avec des colonnes question et réponse (ou plusieurs méthodes utilisées)
+	- Nettoie les caractères spéciaux dans les noms et modèles
+
+