Discussion :

[langlois13]

Bonjour,

j'essaie d'installer un RAG sur un PC en suivant ce tutoriel :

https://hackernoon.com/lang/fr/cr%C3%A9ez-votre-propre-application-rag-un-guide-%C3%A9tape-par-%C3%A9tape-pour-configurer-LLM-localement-%C3%A0-l'aide-d'ollama-python-et-chromadb

mais je bute très vite sur la création de l'environnement virtuel :
la fonction "source" n'est pas reconnue.
J'ai installé python 3.13 avec la bibliothèque d'applications Windows.

Pourtant il ne semble rien y avoir de très complexe.

Qu'en pensez-vous ?

Cordialement,

[VinsS]

Salut,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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$ source venv/bin/activate # Windows # venv\Scripts\activate

Si je comprends bien, sous Windows tu dois faire uniquement:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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$ venv\Scripts\activate

Après, j'ai vu leurs codes source, les retours ligne et indentations sont manquants partout. Tu vas devoir les replacer toi-même.
Je te souhaite bien du plaisir.

[fred1599]

Ou utiliser WSL...

[langlois13]

Bonjour,

Salut,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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2
 
$ source venv/bin/activate # Windows # venv\Scripts\activate

Si je comprends bien, sous Windows tu dois faire uniquement:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
 
$ venv\Scripts\activate

Après, j'ai vu leurs codes source, les retours ligne et indentations sont manquants partout. Tu vas devoir les replacer toi-même.
Je te souhaite bien du plaisir.

Merci c'est bien cela.
Une autre solution ? J'ai demandé à Chat GPT de me fournir du code Python mais d'un point de vue probabiliste cela marche, enfin seulement d'un point de vue probabiliste.
Cordialement,

[langlois13]

Bonjour,


J’ai demandé à Chat GPT de me générer un nouveau code. J’ai crée un répertoire Rag_Single dans lequel sont placés :
• un répertoire docs (qui contient les documents à indexer pour le RAG)
• le code python générée

En ligne de commande, je me déplace dans ce répertoire Rag_single, créé un environnement virtuel (.\.venv\Scripts\activate), un répertoire venv est ajouté à la liste précédente puis je lance le programme Python. Il s’exécute bien et créé la base chroma_db dans le répertoire Rag_single

La où cela se complique c’est pour l’utilisation du RAG lui-même
• l’ouverture d’une nouvelle fenêtre d'invite de commande
• l’interrogation du port 11434 (message d’erreur : « une seule utilisation de chaque adresse de socket est autorisée »), une autre instance d’Ollama semble lancée
• des time-out sur le lancement du LLM (Mistral).
• l’ouverture de la page du navigateur web permettant de saisir la question du RAG

A ce moment ChatGPT me fait boucler sur des instructions contradictoires.

Est-ce que des indications générales sur Ollama sont suffisantes ou vous faut-il le code ?

Cordialement

[fred1599]

Est-ce que vous avez respecté le tutoriel en exécutant la commande ollama serve ?

[langlois13]

Bonjour,

Mon portable : Core i5 E5200, 12 Gb de RAM, pas de carte graphique, W10
Pourtant avec MSTYstudio je peux exécuter Qwen 3 qui a 6 milliards de paramètres par exemple.

Pour des raisons que j'ignore il y avait 2 cartes graphiques installées sur mon PC : une a été désactivée
et dans les variables d'environnement ollama_no gpu est à 1.

Pour Ollama
Dans une première fenêtre Ollama serve s'exécute
Dans une deuxième fenêtre
- Ollama list donne bien les modèles présents
- Ollama run qwen2.5:0.5b "Bonjour" ne répond jamais

Le test a été reproduit avec d'autres petits modèles (exemple : gemma 1b)

Qu'en pensez-vous ?

Cordialement,

[fred1599]

Ça me semble vieux comme CPU,

Utilisez un outil comme CPU-Z, regardez la case "instructions", si AVX et AVX2 sont absents, vous n'avez pas les conditions requises pour la version standard Ollama.

[langlois13]

Ça me semble vieux comme CPU,

Utilisez un outil comme CPU-Z, regardez la case "instructions", si AVX et AVX2 sont absents, vous n'avez pas les conditions requises pour la version standard Ollama.

Bonjour,

Merci. Les 2 instructions sont présentes.

Cordialement,

[fred1599]

Vous êtes sûr pour le nom du CPU ?

Core i5 E5200 serait pas plutôt Core i5-5200U ?

[langlois13]

Oui vous avez raison, excusez-moi.

[fred1599]

Je me suis un peu renseigné, et déjà il faut mettre à jour votre tuto, il n'est plus correct, et vous ne pouvez pas utiliser python 3.13 (incompatible avec chromadb).

1. PRÉREQUIS SYSTÈME
Configuration matérielle minimale :

Processeur : Intel Core i5 ou équivalent (4 cœurs minimum)
RAM : 8 GB minimum, 12 GB recommandé
Espace disque : 15 GB minimum (modèles + base vectorielle)
Système : Windows 10 ou Windows 11 (64 bits)

IMPORTANT :

Python 3.12 UNIQUEMENT (pas 3.13 - incompatible avec ChromaDB)

2. INSTALLATION DE PYTHON 3.12

Étape 2.1 : Télécharger Python 3.12

Téléchargez Python 3.12 (dernière version) depuis :
https://www.python.org/downloads/
NE PAS installer Python 3.13 - ChromaDB est incompatible !

Étape 2.2 : Installer Python


Lancez l'installateur python-3.12.x-amd64.exe
Cochez "Add python.exe to PATH" (IMPORTANT)
Cliquez sur "Install Now"
Attendez la fin de l'installation
Cliquez sur "Disable path length limit" si proposé

Étape 2.3 : Vérifier l'installation

Ouvrez PowerShell et exécutez :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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python --version

Résultat attendu :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Python 3.12.x

Si vous voyez une autre version ou une erreur :

Redémarrez votre ordinateur
Vérifiez que Python 3.12 est dans le PATH
Désinstallez les anciennes versions de Python

Étape 2.4 : Mettre à jour pip

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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python -m pip install --upgrade pip

3. INSTALLATION D'OLLAMA SUR WINDOWS

Étape 3.1 : Télécharger Ollama

Téléchargez l'installateur Windows depuis :

https://ollama.com/download
Fichier : OllamaSetup.exe (~100 MB)

Étape 3.2 : Installer Ollama

Lancez OllamaSetup.exeSuivez les étapes d'installation (défaut OK)
L'installation se fait dans : %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama
Un service Windows est créé automatiquement
Ollama démarre automatiquement au boot

IMPORTANT sur Windows :

Ollama s'installe comme service d'arrière-plan
Le service démarre automatiquement
NE PAS exécuter ollama serve manuellement
Le port 11434 est utilisé automatiquement

Étape 3.3 : Vérifier qu'Ollama fonctionne

Méthode 1 : Navigateur

Ouvrez dans votre navigateur :
http://localhost:11434/

Méthode 2 : PowerShell

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ollama --version

Étape 3.4 : Tester Ollama

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ollama list

si aucun modèle installé :

Si vous voyez une erreur de connexion :

Vérifiez dans le Gestionnaire des tâches qu'ollama.exe est actif
Redémarrez le service Ollama : Services Windows → Chercher "Ollama" → Redémarrer

4. CONFIGURATION DE L'ENVIRONNEMENT PYTHON

Étape 4.1 : Créer le répertoire du projet

Ouvrez PowerShell et créez votre projet :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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mkdir C:\RAG_Local
cd C:\RAG_Local
mkdir documents
mkdir scripts

Structure créée :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C:\RAG_Local
├── documents\     (vos fichiers PDF/TXT)
├── scripts\       (vos scripts Python)
├── .venv\         (environnement virtuel - sera créé)
└── chroma_db\     (base vectorielle - sera créée)

Étape 4.2 : Créer l'environnement virtuel

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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python -m venv .venv

Étape 4.3 : Activer l'environnement virtuel

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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.venv\Scripts\Activate.ps1

Si vous avez une erreur d'exécution de scripts :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Puis réessayez d'activer :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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.venv\Scripts\Activate.ps1

Résultat attendu - votre prompt change :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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(.venv) PS C:\RAG_Local>

Important : Vous devez voir cela au début de votre ligne de commande.

Étape 4.4 : Mettre à jour pip dans l'environnement

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

5. INSTALLATION DES DÉPENDANCES LANGCHAIN

Étape 5.1 : Installer les packages de base

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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pip install langchain==1.0.3
pip install langchain-core==1.0.2
pip install langchain-community==0.4.1
pip install langchain-text-splitters==0.3.0

Étape 5.2 : Installer les intégrations Ollama et Chroma

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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pip install langchain-ollama==1.0.0
pip install langchain-chroma==1.0.0
pip install chromadb==1.3.0

Étape 5.3 : Installer les dépendances de traitement

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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pip install ollama==0.6.0
pip install pypdf==6.1.3

Étape 5.4 : Créer le fichier requirements.txt

Créez un fichier requirements.txt dans C:\RAG_Local :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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LangChain Core (v1.0)
langchain==1.0.3
langchain-core==1.0.2
langchain-community==0.4.1
langchain-text-splitters==0.3.0
Intégrations spécifiques
langchain-ollama==1.0.0
langchain-chroma==1.0.0
Dépendances
chromadb==1.3.0
ollama==0.6.0
pypdf==6.1.3
Optionnel : pour .docx
python-docx==1.1.2

Pour installer depuis le fichier :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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pip install -r requirements.txt

Étape 5.5 : Vérifier l'installation

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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pip list | findstr "langchain|chromadb|ollama"

6. TÉLÉCHARGEMENT DES MODÈLES OLLAMA

Étape 6.1 : Télécharger le modèle LLM (Gemma 3 1B)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ollama pull gemma3:1b

Étape 6.2 : Télécharger le modèle d'embeddings (all-minilm)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ollama pull all-minilm

Étape 6.3 : Modèle alternatif (meilleure qualité)

Si vous souhaitez une meilleure qualité de réponse :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ollama pull phi3:3.8b

Étape 6.4 : Vérifier les modèles téléchargés

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ollama list

Étape 6.5 : Tester un modèle

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ollama run gemma3:1b "Bonjour, comment vas-tu ?"

Pour quitter le mode interactif :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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/bye

7. STRUCTURE DU PROJET

Étape 7.1 : Organisation finale des fichiers

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C:\RAG_Local
│
├── .venv\                     Environnement virtuel Python
│   ├── Scripts
│   ├── Lib
│   └── ...
│
├── documents\                 VOS DOCUMENTS A INDEXER
│   ├── guide_utilisateur.pdf
│   ├── documentation.pdf
│   └── notes.txt
│
├── scripts\                   Scripts Python
│   ├── create_vectorstore.py  Indexation documents
│   ├── query_rag.py           Interrogation RAG
│   └── config.py              Configuration
│
├── chroma_db\                 Base vectorielle (créée auto)
│   └── ...
│
├── requirements.txt           Dépendances Python
└── README.md                  Documentation projet

Étape 7.2 : Ajouter vos documents

Placez vos fichiers PDF ou TXT dans C:\RAG_Local\documentsExemple de commande :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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copy "C:\Users\VotreNom\Documents\mon_guide.pdf" "C:\RAG_Local\documents"

Étape 7.3 : Créer le fichier de configuration

Créez scripts\config.py :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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"""Configuration du système RAG"""
Chemins
DOCUMENTS_DIR = "../documents"
CHROMA_DB_DIR = "../chroma_db"
Modèles Ollama
LLM_MODEL = "gemma3:1b"
EMBEDDING_MODEL = "all-minilm"
Paramètres de découpage
CHUNK_SIZE = 1000
CHUNK_OVERLAP = 150
Paramètres de récupération
TOP_K = 3
Paramètres LLM
TEMPERATURE = 0.7
NUM_CTX = 2048
NUM_PREDICT = 256

[langlois13]

Bonjour,

Merci pour toutes ces informations. Le processeur actuel a 2 cœurs physiques et 4 threads est ce qu'il est suffisant ?
Sinon il faut que j'utilise autre chose.

Cordialement,

[fred1599]

Vous pouvez tester, mais ça risque d'être lent... Rien de tel que faire le test pour vérifier.

[langlois13]

Bonjour,

A ce stade ce n'est pas très grave si c'est lent.

En attendant j'ai pas mal d'anomalies et d'erreurs. Les 2 premières se sont réglées
1 malgré l'install de python en mode path et la désinstallation des autres versions j'ai dû réinstaller le path à la main dans les variables d'environnement
2 la commande "python" n'est pas reconnue mais 'py" l'est

mais pas celle-ci : à l'étape 5.1

---------------------------------------
3 INFO: pip is looking at multiple versions of langchain-text-splitters to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while.
ERROR: Cannot install -r requirements.txt (line 2), -r requirements.txt (line 4), -r requirements.txt (line 5) and langchain-core==1.0.2 because these package versions have conflicting dependencies.

The conflict is caused by:
The user requested langchain-core==1.0.2
langchain 1.0.3 depends on langchain-core<2.0.0 and >=1.0.0
langchain-community 0.4.1 depends on langchain-core<2.0.0 and >=1.0.1
langchain-text-splitters 0.3.0 depends on langchain-core<0.4.0 and >=0.3.0

Additionally, some packages in these conflicts have no matching distributions available for your environment:
langchain-core

To fix this you could try to:
1. loosen the range of package versions you've specified
2. remove package versions to allow pip to attempt to solve the dependency conflict

ERROR: ResolutionImpossible: for help visit https://pip.pypa.io/en/latest/topics...ency-conflicts

--------------
Remarque : j'ai également eu avec llama-index des problèmes similaires de dépendances

Ensuite tout ce qui concerne le 6 marche jusqu'au 6.5 test du modèle qui tourne en rond (même avec Gemma qui est un petit modèle : 1 milliard de paramètres).

Cordialement,

[fred1599]

Déjà faut désinstaller python 3.13 pour éviter les conflits, du coup il faut désinstaller aussi python 3.12 puis réinstaller python 3.12 avec l'option path.

Supprimez votre dossier .venv actuel dans Rag_Single/ (il a été créé avec la mauvaise version de Python).

Ensuite refaites les étapes définies plus haut

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# 1. Allez dans votre dossier
cd C:\chemin\vers\Rag_Single
 
# 2. Créez un nouvel environnement virtuel (il utilisera Python 3.11)
python -m venv .venv
 
# 3. Activez-le
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

[langlois13]

Déjà faut désinstaller python 3.13 pour éviter les conflits, du coup il faut désinstaller aussi python 3.12 puis réinstaller python 3.12 avec l'option path.

Supprimez votre dossier .venv actuel dans Rag_Single/ (il a été créé avec la mauvaise version de Python).

]

C'est ce que j'ai fait et d'ailleurs idem pour Ollama, sauf erreur.

Cordialement,