Bonjour à tous,
Je voulais partager un retour d’expérience sur la mise en place d’une IA 100% locale (sur PC) via Docker, utilisée comme assistant technique Dolibarr (niveau avancé), avec une approche “base de connaissance + zéro hallucination”.
Objectif
- Avoir une IA utilisable au quotidien pour Dolibarr (dev / debug / SQL / structure des tables / navigation Doxygen).
- Travailler hors cloud (local), donc plus confortable pour des cas “client” ou des données sensibles.
- Obtenir des réponses fiables : pas d’invention (namespaces imaginaires, méthodes fantômes, champs SQL inventés, etc.).
Matériel
- CPU : AMD Ryzen 9 5950X
- RAM : 64 Go
- GPU : AMD RX 6900 XT (16 Go)
Stack
*sur os ubuntu 24.0.4 lts et drivers rocm 7
- Docker (orchestration)
- Interface type OpenWebUI
- Modèle local : deepcoder:14b
- Base de connaissance : docs Dolibarr exportées en Markdown (Doxygen + wiki tables SQL + normes)
La partie la plus importante : “RAG strict + prompt anti-hallucination”
Ce qui m’a surpris : même un modèle “coder” peut halluciner si on le laisse coder “au feeling”.
Exemples d’erreurs vues :
- invente des namespaces (
use DoliDB\Database;) - invente des méthodes (
$contact->add()au lieu decreate()si c’est le standard) - invente des champs SQL ou des tables
Du coup j’ai mis en place un system prompt ultra strict :
- obligation de preuves (citation fichier + section)
- interdiction de produire du code si une méthode/classe/champ n’est pas prouvé
- sinon : réponse “NON PRÉPARÉ” + procédure de vérification
Résultat : l’IA est beaucoup plus “auditeur/compilateur”, moins “bavarde”, mais fiable.
Base de connaissance (exemples)
- Liste des classes (Doxygen) →
dolibarr-classes.md - Fonctions / variables / membres →
dolibarr-functions.md,dolibarr-variables.md, etc. - Tables SQL (wiki) avec Structure + Keys →
dolibarr-wiki-tables-structure-keys.md - Normes & conventions →
Langages et normes.md
Le tout injecté dans l’IA locale en RAG.
Ce que ça m’apporte au quotidien
- retrouver très vite la structure exacte d’une table (champs + index)
- naviguer les classes/méthodes sans ouvrir 20 onglets
- préparer des correctifs / scripts / modules Dolibarr en limitant les erreurs
- garder un environnement privé et réutilisable
Questions / discussion
Je suis preneur de retours sur :
- vos modèles locaux préférés pour du dev PHP/Dolibarr
- vos réglages RAG (chunking, top-k, embeddings)
- comment vous gérez la “zéro hallucination” sur des assistants code
Si ça intéresse, je peux partager :
- la structure Docker (sans données sensibles)
- le prompt “boss final” anti-hallucination
- les scripts Python qui exportent automatiquement wiki/Doxygen en Markdown
Merci !