I Deployed A Fully Local RAG Frontend (n8n + Ollama)

Summary

Dans cette vidéo, l'auteur présente une version locale de Notebook LM, un outil permettant de discuter avec des documents internes d'une entreprise. Cette version locale, développée sur Docker, fonctionne grâce à des conteneurs Superbase, N8N, Lama et Whisper, offrant une solution totalement isolée et privée. L'installation et la configuration sont détaillées étape par étape, y compris les ajustements nécessaires pour faire fonctionner le tout en local. L'accent est mis sur la personnalisation des workflows et sur la gestion des modèles d'IA pour des performances optimisées tout en garantissant la confidentialité des données.

Takeaways

• 😀 De plus en plus d'entreprises cherchent à exécuter leurs systèmes d'IA localement pour des raisons de confidentialité, de conformité, ainsi que pour réduire leur dépendance à l'infrastructure cloud et diminuer les coûts.
• 😀 L'application Notebook LM est un excellent exemple de solution permettant aux entreprises de discuter avec des agents alimentés par les connaissances spécifiques de l'entreprise.
• 😀 Une version auto-hébergée et complètement locale de Notebook LM a été développée, permettant de fonctionner sans connexion cloud, avec des modèles locaux tels que Superbase et N8N.
• 😀 La configuration locale a nécessité plusieurs modifications architecturales, mais la partie frontend est restée inchangée, fonctionnant directement sur le backend local.
• 😀 Le projet a été rendu open source, avec un dépôt GitHub contenant tous les fichiers nécessaires pour configurer le système localement.
• 😀 Le backend utilise des containers Docker, avec des services comme Superbase, N8N, Lama pour les inférences LLM, Whisper pour la transcription audio, et KIT TTS pour la génération de podcasts.
• 😀 L'intégration des documents dans le système se fait par l'importation de fichiers PDF, avec un processus d'indexation et d'intégration des données dans le magasin de vecteurs Superbase.
• 😀 Le processus d'inférence des LLM est géré par Lama, utilisant des modèles comme Quinn 3B 8 milliards de paramètres, et les résultats sont stockés dans Superbase.
• 😀 L'outil Whisper ASR permet la transcription d'audios en texte, tandis que le TTS génère des voix pour les podcasts, mais avec des performances limitées sur des configurations locales moins puissantes.
• 😀 Les utilisateurs peuvent interagir avec le système pour poser des questions à propos des documents, recevoir des réponses détaillées et des citations précises, comme dans le cas des règlements de F1.
• 😀 Le processus d'auto-hébergement inclut la configuration de Docker, l'installation de Superbase et N8N, ainsi que la configuration de variables d'environnement pour intégrer les services locaux de manière transparente.

Q & A

Pourquoi de plus en plus d'entreprises choisissent-elles d'exécuter leurs systèmes d'IA localement?

Les entreprises choisissent de plus en plus d'exécuter leurs systèmes d'IA localement pour des raisons de confidentialité et de conformité, ainsi que pour réduire leur dépendance à l'infrastructure cloud et diminuer les coûts.

Quel est l'objectif principal de l'application Notebook LM dans un environnement professionnel?

L'objectif principal de l'application Notebook LM dans un environnement professionnel est de permettre aux employés de discuter avec des agents d'IA qui sont entièrement ancrés dans les connaissances de l'entreprise.

Quelles modifications ont été nécessaires pour faire fonctionner Notebook LM en mode local?

Pour faire fonctionner Notebook LM en mode local, des modifications architecturales importantes ont été apportées aux flux de backend, tout en veillant à ce que l'application frontend fonctionne sans modification.

Quels sont les composants principaux utilisés dans cette version locale de Notebook LM?

Les principaux composants utilisés dans cette version locale de Notebook LM incluent Superbase pour le stockage des données, N8N pour l'automatisation des flux de travail, Lama pour l'inférence et les embeddings, Whisper pour la transcription audio et KIT TTS pour la synthèse vocale.

Comment l'intégration entre N8N et les autres services backend est-elle gérée dans ce projet?

L'intégration entre N8N et les autres services backend est gérée en déclenchant des workflows, comme la génération de titre et de description pour un document ou l'indexation de contenu dans la base de données vectorielle de Superbase.

Quelles sont les étapes impliquées dans le processus d'indexation d'un document dans cette configuration?

Le processus d'indexation d'un document commence par son upload dans l'application, suivi de la génération d'un aperçu et de l'insertion du document dans le store vectoriel de Superbase, avec un calcul de l'empreinte et un enregistrement dans le backend.

Quels défis peuvent survenir lors de l'exécution de modèles locaux, comme Lama, sur des systèmes avec des ressources limitées?

Les défis incluent les limitations de la mémoire GPU, ce qui peut entraîner des erreurs ou des boucles infinies, comme lorsque le modèle dépasse la capacité de la carte graphique (par exemple, un modèle de 7 milliards de paramètres sur un GPU de 8 Go de VRAM).

Comment la transcription audio est-elle gérée dans cette version locale de Notebook LM?

La transcription audio est gérée via le service Whisper ASR, un conteneur Docker qui traite les fichiers audio MP3 et les convertit en texte, comme démontré dans l'exemple où un fichier MP3 a été téléchargé et transcrit avec succès.

Quelle est la principale différence entre la version locale et la version cloud de Notebook LM en termes de flux de travail de chat?

La principale différence réside dans l'architecture sous-jacente: la version locale utilise un modèle à 8 milliards de paramètres, tandis que la version cloud emploie un modèle avec des centaines de milliards de paramètres. Cela affecte la complexité des réponses générées, la version locale étant plus limitée.

Quels outils sont utilisés pour générer des podcasts dans cette version locale de Notebook LM?

Pour générer des podcasts, l'application utilise KIT TTS pour la synthèse vocale et Lama pour la génération du transcript, tout en étant exécutée dans un conteneur Docker.