# Organisation des notes et questions

## ✅ Partie 1 : Liens entre Questions et Réponses

### 🔄 Correspondances identifiées

|Question|Réponse(s) correspondante(s)|
|---|---|
|Pipeline nodes vs FastAPI|❌ Non abordé clairement dans la réunion|
|Validation format JSON|❌ Non abordé directement|
|Mise en place de scripts|✅ Création de petits scripts + plus gros pour recherche + scripts autonomes|
|Argument + script pour exécution|✅ Utilisation possible dans un cadre automatisé avec LLMs / agents|
|Bibliothèque de scripts pour données|✅ Extraction depuis tickets / traitement dans scripts structurés / stockage JSON|
|Création de base de données|✅ ElasticSearch pour structuration + consultation des tickets résolus|
|Déplacement des données résolues|✅ Données déplacées après clôture ticket, nettoyées pour intégration finale|
|Quel LLM pour scripts ?|✅ Plusieurs options : LLava, LangChain, LlamaIndex, Ollama, agents multiples|
|Fine-tuning besoin ?|✅ Oui, prévu régulièrement (mensuel) avec LoRA après nettoyage + synthèse|
|Interface locale ?|✅ Interface type Gradio, conversations sauvegardées et réinjectées dans JSON|

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## 📑 Partie 2 : Résumé structuré de la réunion

### 📚 1. **Base de données et stockage des tickets**

- Utilisation d'**ElasticSearch** comme base centrale.
- Contenu : fils de discussions clients/support + tickets clos.
- Extraction automatique de paires Q/R dès qu'un ticket est considéré comme résolu.
- Traitement des images : conversion en texte explicatif pour intégration dans la synthèse.

### ⚙️ 2. **Organisation des scripts d'automatisation**

- Mise en place d’une **bibliothèque de scripts** :
    - **Scripts courts** : tâches ciblées (extraction JSON, filtre, nettoyage)
    - **Scripts intermédiaires** : automatisation du tri, création des fichiers finaux
    - **Scripts lourds/autonomes** : exécutions régulières, recherche sur ensemble ElasticSearch
- Une fois les tickets traités, génération d’un **JSON final** prêt à l’injection dans le LLM ou RAG.
- Suppression automatique des fichiers temporaires obsolètes.

### 🤖 3. **Architecture LLMs et agents**

- Utilisation de **plusieurs agents spécialisés** :
    - Résumer la question
    - Résumer ou formuler la réponse
    - Ajouter du contexte ou détecter les problèmes récurrents
    - Analyse d’image (via LLaVA ou autre LLM vision)
- Modèles suggérés :
    - **LLava / LLaMA-Vision** : traitement image + texte
    - **LangChain / LlamaIndex** : gestion du RAG
    - **Ollama** : LLM local, agents affectés à différentes tâches
- Agents configurés dans **VSCode via API Ollama**, avec rôles assignés par prompt ou tag

### 🧠 4. **Stratégie hybride : RAG + Fine-tuning**

- Pipeline proposé :
    - RAG pour indexation / requêtes rapides sur base ElasticSearch
    - **Fine-tuning via LoRA** chaque mois pour apprentissage des nouveaux cas validés
    - Nettoyage systématique du dataset avant fine-tune
- Possibilité de retraining ciblé en cas de réponse erronée ou incohérente
- Système de signalement de cas récurrents à intégrer dans le flux de traitement

### 💬 5. **Interface utilisateur locale**

- Création d’une interface locale (**Gradio ou équivalent**) pour dialogue avec LLM
    - Conversation sauvegardée (logs)
    - Intégration de ces échanges dans JSON pour enrichissement automatique
    - Tests d’efficacité en comparant les réponses sur différents tickets ou variantes

### 🧪 6. **Intégration dans VSCode avec Ollama**

- Agents configurés directement dans **VSCode via Ollama API**
- Exemple de cas :
    - Agent : “Convertis ce code WLangage en Python”
    - Action : détecte les fichiers concernés, applique une conversion
    - Permet de contextualiser le prompt selon la tâche
- Lié à des scripts personnalisés : enrichissement automatique, tri, filtrage, injection

### 📊 7. **Sources de données / datasets**

- **HuggingFace** : datasets généraux pour LLMs
- **Kaggle** : datasets spécialisés (math, domaine du béton)
- **Postgres** : possibilité de structurer localement des jeux de données internes
- Objectif : construire des datasets similaires pour entraînement/fine-tuning

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## 📌 Synthèse et prochaines étapes

Ce résumé permet de :

- Poser une **roadmap technique** : LLMs, scripts, interface, collecte, injection
- Créer une **structure de traitement des tickets** et extraction Q/R automatisée
- Définir des **rôles pour chaque agent** (résumeur, nettoyeur, image, contrôleur, etc.)
- Identifier les briques logicielles à mettre en place (VSCode, Ollama, RAG, Gradio)

Voici les éléments préparés pour t’aider à structurer ton suivi de projet dans Obsidian :

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## 📄 Template de note par ticket

```markdown
# 📝 Ticket #[ID] - [Objet de la demande]

## 🔎 Résumé
- **Client** :
- **Date** :
- **Statut** : 🟡 En cours / ✅ Résolu / ⛔ À revoir

## ❓ Question / Problème
- Description de la demande ou du bug :
- Captures ou données associées :

## ✅ Réponse / Solution proposée
- Résumé de la réponse apportée :
- Étapes réalisées :
  - [ ] Analyse
  - [ ] Script exécuté : `[nom_script].py`
  - [ ] Vérification / test

## 📎 Fichiers liés
- Script utilisé : `[lien vers script]`
- JSON généré : `[nom_fichier].json`
- Image(s) : `[capture1.png]`, `[capture2.jpg]`

## 🧠 À injecter dans :
- [ ] Base RAG
- [ ] Dataset fine-tuning
- [ ] Non pertinent

---
```

## 🧠 Dashboard d’actions (boutons avec Templater ou Shell Commands)

````markdown
# 🧪 Dashboard - Automatisations Git/LLM

```button
name Lancer traitement script
action shell-commands:Run: Script Principal
````

```button
name Générer JSON final
action shell-commands:Run: Générer JSON
```

```button
name Injecter dans LLM RAG
action shell-commands:Run: Injecter RAG
```

```button
name Envoyer pour fine-tune
action shell-commands:Run: Fine-Tune Export
```

```

➡️ À lier avec tes commandes Shell définies dans le plugin `Shell commands`

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## 📁 Arborescence Obsidian recommandée pour ton projet

```

MonVault/ ├── tickets/ │ ├── ticket-001.md │ ├── ticket-002.md │ └── ticket-templates.md │ ├── scripts/ │ ├── script_cleaner.py │ └── extract_json.py │ ├── data/ │ ├── raw/ │ ├── processed/ │ └── outputs/ │ └── final_dataset.json │ ├── logs/ │ └── git-log.md │ ├── agents/ │ ├── résumé-agent.md │ ├── image-agent.md │ └── prompt-guides.md │ ├── dashboards/ │ └── llm-dashboard.md │ └── templates/ └── ticket-template.md

```

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- 📄 Un **template de note de ticket** (titre, Q/R, images, statut, script lié)
- 🧠 Un **dashboard d’actions** avec boutons (lancer script, exporter JSON, injecter dans LLM)
- 📁 Un plan d’organisation de ton vault Obsidian pour ce projet ?

```