🤖 Mon Assistant IA Local (Clone de ChatGPT)

Un assistant conversationnel intelligent, 100% local et privé. Ce projet est un clone des interfaces type ChatGPT/Gemini, doté d'une mémoire à court terme (contexte de la discussion), d'une mémoire sémantique à long terme (RAG) et d'un historique persistant.

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✨ Fonctionnalités

• 🔒 100% Local & Privé : Aucune donnée n'est envoyée sur le cloud. L'IA tourne directement sur votre machine grâce à Ollama.
• 🧠 Mémoire Sémantique (RAG) : L'IA mémorise les faits importants des conversations passées à l'aide d'une base de données vectorielle (ChromaDB).
• 🗄️ Historique Persistant : Les discussions sont sauvegardées dans une base de données SQLite. Vous pouvez fermer l'application et reprendre vos conversations plus tard.
• 🏷️ Auto-Génération de Titres : À l'instar de ChatGPT, l'IA génère automatiquement un titre concis pour chaque nouvelle discussion.
• 🎨 Interface Moderne : Une interface utilisateur fluide et réactive construite avec Streamlit.

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🛠️ Stack Technique

• Interface Utilisateur : Streamlit
• Orchestration IA : LangChain
• Moteur LLM Local : Ollama (Modèles recommandés : llama3.2 ou mistral)
• Modèle d'Embedding : nomic-embed-text
• Base de données Vectorielle : ChromaDB
• Base de données Relationnelle : SQLite (native en Python)

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🚀 Installation & Prérequis

1. Prérequis système

• Ollama installé sur votre machine (Voir le site officiel).
• Python 3.12 (Recommandé pour éviter les conflits de dépendances avec ChromaDB/Pydantic).

2. Télécharger les modèles locaux

Avant de lancer le projet, téléchargez les modèles nécessaires via le terminal :

# Le modèle de discussion (remplacez par llama3 si vous préférez)
ollama pull llama3.2

# Le modèle mathématique pour la mémoire (Embeddings)
ollama pull nomic-embed-text

3. Cloner le projet et installer l'environnement

Ouvrez un terminal et exécutez les commandes suivantes :

# Cloner le dépôt
git clone https://github.com/Flowz5/ChatBot.git
cd MonAssistantIA

# Créer un environnement virtuel avec Python 3.12
python3.12 -m venv .venv

# Activer l'environnement
# Sous Linux/macOS :
source .venv/bin/activate
# Sous Windows :
# .venv\Scripts\activate

# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

(Si le fichier requirements.txt n'existe pas, exécutez : pip install streamlit langchain langchain-community langchain-ollama chromadb)

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🎮 Utilisation

Assurez-vous que l'environnement virtuel est activé, puis lancez l'application Streamlit :

streamlit run app.py

Une fenêtre s'ouvrira automatiquement dans votre navigateur par défaut à l'adresse http://localhost:8501.

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📁 Architecture du Projet

MonAssistantIA/
├── app.py               # Interface graphique (Streamlit) et logique de l'UI
├── llm_engine.py        # Connexion avec Ollama et orchestration LangChain
├── memory.py            # Gestion des BDD (ChromaDB pour les vecteurs, SQLite pour l'historique)
├── data/                # Dossier auto-généré contenant les bases de données (Ignoré par Git)
│   ├── chroma_db/       # Fichiers de la base vectorielle
│   └── historique.db    # Fichier de la base relationnelle (ouvrable avec DBeaver)
├── .gitignore           # Fichiers ignorés par Git
└── requirements.txt     # Liste des dépendances Python

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🔮 Améliorations futures (To-Do)

• Ajouter la possibilité de supprimer ou renommer manuellement une discussion.
• Intégrer la lecture de documents (PDF/TXT) dans le chat pour poser des questions dessus.
• Ajouter un sélecteur de modèle dans la barre latérale pour basculer entre Llama, Mistral, etc.