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⚡ Configuration Légère de Ragflow (LLM local via Ollama, pour tests rapides)

Cette configuration est pensée pour :

• Des tests fonctionnels, prototypage rapide, ou prévisualisation
• Une charge minimale sur le GPU
• Des documents en français, avec possibilité de traduction manuelle
• L’utilisation d’Ollama : http://217.182.105.173:11434
• Une interface uniquement web dans Ragflow

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🔧 Étape 1 – Ajouter les modèles dans l’interface Ragflow

🧠 1. Modèle principal de chat (léger)

Champ	Valeur
Model type	chat
Model name	mistral:latest
Base URL	http://217.182.105.173:11434
Max Tokens	512
Vision ?	❌ Non

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👁 2. Modèle de vision (optionnel)

⚠️ Dans un profil léger, on peut :

• Ne pas activer de modèle de vision
• OU utiliser LLaVA pour certains tests ciblés

Champ	Valeur
Model type	image2text
Model name	llava:34b-v1.6-fp16
Base URL	http://217.182.105.173:11434
Vision ?	✅ Oui

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🔤 3. Embedding Model

Champ	Valeur
Model type	embedding
Model name	nomic-embed-text
Base URL	http://217.182.105.173:11434

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🔁 4. Reranker (désactivé pour alléger)

Dans la configuration légère, ne pas ajouter de modèle rerank
→ Laissez ce champ vide ou désactivez-le dans la base de données

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📂 Étape 2 – Créer une base de documents

1. ➕ Nouvelle base
2. Sélectionner :
   • Chat : mistral:latest
   • Embedding : nomic-embed-text
   • Reranker : aucun
   • Vision : désactivé (ou llava ponctuellement)

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🌍 Étape 3 – Ajout manuel des traductions (si besoin)

• Dans Edit chunks, coller manuellement une version anglaise des textes
• Traduction via Mistral ou autre outil temporairement
• ⚠️ Indexation : prioriser la version anglaise pour de meilleurs résultats

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✅ Avantages

• 🔁 Rapide à charger
• 🔧 Simple à maintenir
• 🔍 Parfait pour tester un nouveau dataset, valider le flux RAG, etc.

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📌 Résumé

Rôle	Modèle
Chat	mistral:latest
Vision	(facultatif) llava:34b-v1.6
Embedding	nomic-embed-text
Reranker	Aucun

Tu es maintenant prêt à faire des tests rapides avec un minimum de ressources.