RAG Local : votre PC devient une IA documentaire
Indexez tous vos documents (PDF, Word, Excel, PowerPoint, scans) et interrogez-les en langage naturel. Les embeddings et la base vectorielle tournent en local : vos donnees ne quittent jamais la machine. Souverainete et RGPD par conception.
Une chaine 100% locale, du fichier a la reponse
Aucun service cloud, aucune cle d'API a payer, aucun envoi de vos documents a un tiers. Tout s'execute sur votre machine, du calcul des embeddings au stockage des vecteurs.
L'indexeur lit vos dossiers
Un script parcourt les dossiers que vous choisissez et extrait le texte de chaque document : PDF, Word, Excel, PowerPoint, et meme les scans via OCR.
Ollama calcule les embeddings
Le modele d'embedding tourne en local via Ollama. Chaque morceau de document devient un vecteur, sans qu'aucun texte ne sorte de la machine.
Qdrant stocke les vecteurs
La base vectorielle Qdrant, hebergee en local dans un conteneur, conserve les vecteurs et permet une recherche par similarite quasi instantanee.
Vous interrogez en langage naturel
Depuis Claude Code ou un client RAG, vous posez vos questions en francais. Le moteur retrouve les passages pertinents et repond en citant vos documents.
Resultat : un moteur de recherche prive sur l'ensemble de vos documents, qui fonctionne meme hors ligne.
Ce que cette edition ajoute a un RAG standard
Le prompt d'installation ne se contente pas du minimum : il integre les ameliorations eprouvees par SEP-Tech sur ses propres bases documentaires.
OCR des PDF scannes
Quand le texte extrait est trop court, l'indexeur bascule automatiquement en OCR. Vos vieux scans deviennent cherchables.
Formats Office herites
Les anciens .doc, .xls et .ppt sont pris en charge, pas seulement les formats recents. Rien n'est laisse de cote.
Indexation incrementale
Un garde-fou sur la date de modification evite de tout re-scanner. Si rien n'a change, la mise a jour est quasi instantanee.
Classification automatique
Chaque dossier recoit un theme. Vos recherches peuvent etre filtrees par categorie, sans tri manuel.
Cloison etanche
Un prefixe de collection dedie isole votre base. Aucun melange possible avec d'autres index sur la meme machine.
Filtrage des secrets
Cles, identifiants et fichiers sensibles sont exclus par liste noire. Ils n'entrent jamais dans l'index.
Ce qu'il faut avant de coller le prompt
Le prompt verifie chaque point et vous guide pour l'installer si besoin. Rien a configurer a la main ici.
Le terminal agentique qui execute le prompt. Documentation
Pour l'indexeur documentaire. python.org
La base vectorielle tourne dans un conteneur local. docker.com
Le moteur d'embeddings local. ollama.com
Tesseract (OCR) est optionnel : le prompt l'installe automatiquement si vous activez la lecture des PDF scannes. Compatible Windows, macOS et Linux.
Recevez le prompt d'installation par email
On vous envoie le prompt complet, pret a coller dans Claude Code. Il repose lui-meme les questions de configuration au demarrage. Aucune action automatique : juste le texte par mail.
Le prompt est autonome : il repose lui-meme les questions de configuration au demarrage (dossiers a indexer, OCR, classification) et s'adapte tout seul. Vous n'avez rien a parametrer ici.
Comment utiliser le prompt
Concu pour etre autonome : vous le collez dans Claude Code et l'agent fait tout, en reposant les questions au demarrage.
Recevez le prompt par email
Indiquez votre email dans la section ci-dessus. Le prompt arrive aussitot par mail, pret a coller.
Ouvrez Claude Code
Sur la machine a equiper, demarrez une nouvelle conversation et collez le prompt.
Repondez a 3 questions
Dossiers a indexer, OCR des scans, classification par theme. Claude s'adapte a vos reponses.
Claude installe et teste
Qdrant, Ollama et l'indexeur sont installes, puis une batterie de tests valide que tout repond avant de vous rendre la main.