Comment j'ai créé un chatbot IA local, à commande vocale, avec LangChain et Ollama

L'auteur a créé un assistant personnel d'IA qui fonctionne entièrement sur l'ordinateur de l'utilisateur, avec prise en charge vocale, compréhension des documents et mémoire, sans dépendre du cloud ni de clés API. L'assistant utilise des modèles locaux avec Ollama et peut comprendre les documents téléchargés, se souvenir des conversations et répondre avec une sortie vocale. Il possède une personnalité personnalisable grâce à une interface utilisateur simple et fonctionne dans une interface Streamlit élégante. La pile technologique comprend LangChain, Python, Ollama, FAISS, PyPDFLoader, TextLoader, SpeechRecognition, pyttsx3 et Streamlit. Une démo de l'assistant est disponible, et il peut être configuré à l'aide du code open-source sur GitHub. L'assistant enregistre les conversations sur le disque sous forme de JSON et peut récupérer le contexte pertinent des documents téléchargés à l'aide de FAISS. Il prend également en charge l'entrée et la sortie vocales, et les utilisateurs peuvent modifier son ton avec une invite système. L'auteur a appris à construire un assistant d'IA entièrement hors ligne de toutes pièces, à intégrer la reconnaissance vocale et la synthèse vocale, et à gérer la mémoire multi-tours à l'aide de LangChain. Les fonctionnalités futures incluent la prise en charge du téléchargement de plusieurs fichiers, la synthèse de documents, l'exportation de conversations et le déploiement en réseau local (LAN). Le projet est entièrement open-source, et les utilisateurs peuvent l'essayer en installant Python, Ollama et un modèle, et en configurant le code à partir du dépôt GitHub.