Construisez un pipeline RAG privé avec Ollama. Utilisez des embeddings locaux, des bases vectorielles et Open WebUI pour discuter avec vos PDF et documents.
RAG permet aux modèles IA de répondre en utilisant vos données : fragmenter → intégrer → stocker → interroger → générer. Avec Ollama, tout s’exécute localement.
Le RAG (Génération Augmentée par Récupération) permet au modèle IA de répondre en utilisant vos données spécifiques. Avec Ollama, vos documents ne quittent jamais votre machine — confidentialité totale et sans coûts d'API.
Le recommandé est 'nomic-embed-text' (274 Mo). Pour les documents multilingues, utilisez 'mxbai-embed-large' (670 Mo).
Oui. Open WebUI intègre le RAG — téléchargez simplement des documents dans une conversation.