Architectures IA locales pour PME suisses : RTX Spark, DGX Spark, RTX PRO 6000, H100. TCO réel, ingénierie RAG, conformité nLPD. Procédures opérationnelles publiées progressivement.
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Pipeline RAG local — VM-RAG-LAB (Ubuntu Server 24.04 + Docker Compose)
Environnement de référence : LABO-G9 (Windows 11, VMware Workstation, Ollama natif) + VM-RAG-LAB
Aucune procédure publiée pour l’instant. Les premières seront ajoutées au démarrage du plan d’apprentissage.
Procédures dérivées du plan d’apprentissage RAG local. Chaque procédure correspond à une phase et est publiée après validation en pratique.
| Phase | Procédure | Statut |
|---|---|---|
| 1 | Créer la VM-RAG-LAB et valider la connectivité Ollama | À venir |
| 2 | Premier pipeline RAG avec LlamaIndex | À venir |
| 3 | Parsing des documents et stratégies de chunking | À venir |
| 4 | Qdrant : persistance, métadonnées et snapshot | À venir |
| 5 | Retrieval hybride et reranker BGE | À venir |
| 6 | Prompt strict, citations et groundedness check | À venir |
| 7 | Permissions NTFS : filtrage par identité AD | À venir |
| 8 | API FastAPI et service complet | À venir |
| 9 | Sécurité du pipeline : injection, durcissement, journalisation | À venir |
| 10 | Synchronisation et monitoring | À venir |
| 11 | Onyx : plateforme vs pipeline custom | À venir |
| 12 | Projet de synthèse sur cas réel | À venir |
Ces guides représentent des centaines d’heures de travail de lab et de documentation.
ℹ️ Références, structuration et aide à la rédaction assistées par IA, avec validation humaine finale.