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# Guide : Intégration et Utilisation des LLM avec Agents Dynamiques dans Obsidian
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## Objectif du guide
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- Installer et configurer les LLM localement avec Ollama
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- Intégrer ces modèles dans Obsidian grâce à des agents dynamiques
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- Utiliser tes notes comme base de données intelligente
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- Créer plusieurs agents spécialisés pour enrichir ton workflow de prise de notes
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Le tout en restant simple, modulaire, réutilisable.
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## I. Prérequis
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### 1. Systèmes compatibles
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- Windows 10/11 (avec WSL recommandé) ou Linux
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### 2. Logiciels à installer
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- [Ollama](https://ollama.com/) (pour exécuter les LLM en local)
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- Python 3.10+
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- Obsidian (avec le plugin "Templater" ou "Custom Plugins" activé)
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## II. Installer et tester les modèles LLM avec Ollama
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### 1. Installation d’Ollama
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```bash
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# Linux/WSL
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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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# macOS (brew)
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brew install ollama
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```
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### 2. Lancer un modèle (exemple : mistral)
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```bash
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ollama run mistral
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```
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Pour télécharger un autre modèle :
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```bash
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ollama pull codellama:13b-python
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```
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Liste des modèles : [https://ollama.com/library](https://ollama.com/library)
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### 3. Vérification API locale
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```bash
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curl http://localhost:11434
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```
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## III. Créer des agents dynamiques spécialisés pour Obsidian
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### Structure minimale d’un agent
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```python
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from base_agent import BaseAgent
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agent = BaseAgent("RestructurationObsidian", model="mistral")
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agent.set_role("Tu restructures les notes Markdown pour les rendre lisibles et organisées.")
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note = "cette note est en désordre. elle n’a pas de titres, ni de sections."
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print(agent.process(note))
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```
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### Exemples d’agents à créer
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|Nom de l’agent|Rôle assigné|
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|AnalyseurStructure|Analyse la structure de la note|
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|CorrecteurMarkdown|Corrige orthographe + mise en page|
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|SuggestionTagsLiens|Propose des tags internes et liens|
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|OptimiseurObsidian|Propose des améliorations visuelles (CSS/templating)|
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|ClasseurNotes|Classe la note dans un dossier pertinent|
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### Organisation recommandée dans Obsidian
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- Dossier `scripts/agents/`
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- Fichier `agents_runner.py` exécutable via script shell ou Templater
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```bash
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python agents/agents_runner.py "notes/ma_note.md"
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```
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### Exemple via plugin Templater
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Crée un template qui appelle un script :
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```markdown
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<% tp.system.run('python3 agents/agents_runner.py "' + tp.file.path(true) + '"') %>
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```
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## IV. Exploitation avancée avec AgentChain
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Tu peux enchaîner plusieurs agents pour automatiser un traitement complet :
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```python
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from agent_chain import AgentChain
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a1 = BaseAgent("analyse", model="mistral")
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a2 = BaseAgent("structure", model="mistral")
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a3 = BaseAgent("correction", model="mistral")
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a1.set_role("Analyse le contenu de la note.")
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a2.set_role("Restructure la note.")
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a3.set_role("Corrige l’orthographe.")
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chain = AgentChain(chain_mode=True)
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chain.add(a1)
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chain.add(a2)
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chain.add(a3)
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with open("notes/ma_note.md") as f:
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print(chain.run(f.read()))
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```
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## V. Astuces pratiques
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- Utilise le tag YAML `#traitement_ai` dans tes notes à traiter automatiquement
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- Stocke les retours d’agent dans un champ frontmatter YAML ou un fichier à part
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- Utilise le modèle `phi` pour les agents rapides, `mistral` pour polyvalence, `codellama` uniquement si tu traites du code Markdown
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## VI. À suivre
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Tu peux combiner cette configuration avec un système de base de données vectorielle RAG plus tard pour l’indexation des notes.
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