La solution pratique la plus simple : exécuter le modèle de langage, le modèle d’embeddings, l’index des documents et l’interface de chat sur votre propre ordinateur. Une solution simple consiste à utiliser Ollama pour le déploiement local du modèle, associé à AnythingLLM auto-hébergé pour l’ingestion des documents, la génération assistée par la recherche (RAG) et le chat. Conservez la base de données vectorielle en local, utilisez un stockage persistant, évitez les fournisseurs de modèles cloud et vérifiez que les réponses sont bien basées sur vos fichiers.
Exemple illustratif : tout au long de ce guide, imaginez que Jordan organise une collection privée comprenant des manuels d’utilisation, des documents PDF sur les assurances, des comptes rendus de réunions, un guide de finances personnelles et quelques rapports de projets. Jordan est un personnage fictif. Les fichiers, questions, réponses et résultats décrits ci-dessous sont des exemples illustrant le processus, et non des résultats de tests ou un témoignage.
Ce guide propose une configuration en quatre étapes pour une meilleure compréhension des limites de confidentialité. Il convient à une personne seule ou à un petit foyer de confiance souhaitant effectuer des recherches de documents en local et obtenir des réponses à des questions. Si vous avez besoin de contrôles d'identité d'entreprise, d'une disponibilité multi-nœuds, d'un audit centralisé ou de garanties réglementaires, considérez ce guide comme une architecture de base plutôt que comme une solution de conformité complète.
Une base de connaissances locale ne revient pas à entraîner un modèle sur vos documents. Dans un flux de travail RAG classique, le système extrait le texte de vos fichiers, le divise en segments, convertit ces segments en représentations vectorielles numériques, les stocke dans une base de données vectorielle, récupère les segments pertinents pour chaque question et envoie uniquement ces segments au modèle de langage comme contexte.
La documentation actuelle d'AnythingLLM décrit les flux de travail avec documents joints et documents intégrés. Les documents joints peuvent insérer du texte intégral dans une conversation lorsque la fenêtre de contexte le permet, tandis que RAG extrait des extraits pertinents des documents intégrés. La documentation actuelle de LanceDB local indique également que la base de données LanceDB par défaut de l'instance conserve le texte des documents et leurs intégrations au sein de l'application AnythingLLM. Consultez la documentation relative aux flux de travail documentaires d'AnythingLLM et la documentation relative à LanceDB pour AnythingLLM .
| Composant | Rôle dans la pile locale | choix respectueux de la vie privée |
|---|---|---|
| Ollama | Exécute le modèle de chat et, en option, un modèle d'intégration sur votre machine. | Utilisez un modèle local, et non un point de terminaison de modèle hébergé dans le cloud |
| AnythingLLM | Fournit l'interface utilisateur, la gestion des documents, le découpage en segments, le RAG et l'organisation de l'espace de travail | Exécutez-le localement et conservez son répertoire de stockage de manière persistante. |
| Modèle d'intégration | Transforme les fragments de documents et les requêtes en vecteurs pour la recherche sémantique. | Utilisez un module d'intégration local si les documents ne doivent pas être envoyés à un service externe. |
| LanceDB | Stocke les vecteurs utilisés pour trouver les passages pertinents | Conservez l'instance locale par défaut, sauf si vous avez intentionnellement besoin d'une base de données distante. |
| Fichiers originaux et sauvegardes | Restez la source faisant autorité | Protégez-les avec les contrôles d'accès, le chiffrement et les sauvegardes habituels du système d'exploitation. |
La question essentielle n'est pas « L'application est-elle locale ? » mais plutôt « Quels composants peuvent envoyer du texte ou des invites depuis l'ordinateur ? ». Une interface utilisateur locale peut être configurée pour appeler un LLM cloud, une API d'intégration cloud, une recherche web ou des outils distants. Pour une configuration privée, conservez le LLM, l'outil d'intégration et la base de données vectorielles en local, sauf si vous avez délibérément accepté les implications du partage de données d'un fournisseur externe.
AnythingLLM documente la télémétrie anonyme et propose une méthode pour la désactiver. Sa documentation relative à la confidentialité fait également la distinction entre la suppression d'un document d'un espace de travail et sa suppression complète de la bibliothèque de documents. Pour une suppression définitive dans AnythingLLM, la documentation actuelle recommande de supprimer le document de « Mes documents » , ce qui supprime le code source analysé, les intégrations mises en cache ainsi que les références à l'espace de travail. Consultez la documentation d'AnythingLLM relative à la confidentialité et au traitement des données avant d'ajouter des données sensibles.
Vous devez également prévoir suffisamment de mémoire pour le modèle local choisi. Il n'existe pas de taille de modèle idéale, car la vitesse d'exécution dépend du processeur, de la carte graphique, de la RAM ou de la VRAM, de la quantification, de la longueur du contexte et du nombre de documents récupérés. Privilégiez un modèle adapté à votre configuration plutôt que le plus volumineux que votre machine puisse difficilement charger.
Installez Ollama en suivant les instructions correspondant à votre système d'exploitation. Ollama est disponible pour macOS, Windows et Linux, et son API locale est accessible par défaut sur le port 11434. Le guide de démarrage rapide officiel d'Ollama est la meilleure source d'informations pour l'installation et la syntaxe des commandes.
Après l'installation, téléchargez un modèle de chat compatible avec votre matériel. Le modèle exact n'est pas précisé ici, car le catalogue de modèles évolue et les exigences matérielles varient. Voici un exemple de commande :
ollama pull <chat-model-name>Pour RAG, vous avez également besoin d'un modèle d'embedding. La documentation actuelle d'Ollama sur les embeddings, mise à jour en septembre 2026, recommande des modèles tels que embeddinggemma, qwen3-embedding, et all-minilm. Vous pouvez consulter la liste complète dans la documentation d'Ollama sur les embeddings . Par exemple :
ollama pull embeddinggemmaN'utilisez pas un modèle de chat standard comme modèle d'intégration simplement parce qu'il figure dans la liste déroulante des modèles. La documentation actuelle de l'intégrateur Ollama d'AnythingLLM indique clairement qu'Ollama peut inclure à la fois des modèles de chat et des modèles d'intégration dans la même liste. Utilisez un modèle d'intégration dédié à l'indexation des documents. Consultez la configuration de l'intégrateur Ollama d'AnythingLLM .
Dans le cadre fictif de Jordan, l'objectif à ce stade est simple : la génération et l'intégration doivent être possibles sans envoyer les documents du ménage à une API distante.
AnythingLLM propose des options pour ordinateur et auto-hébergées. Ce guide utilise Docker car la délimitation du stockage est claire et la sauvegarde simplifiée. La documentation Docker locale actuelle indique aux utilisateurs de télécharger l'image et souligne l'importance d'un stockage persistant : sans cela, les données de l'application peuvent être perdues lors de la recréation du conteneur. Elle précise également que l'application web est disponible à l'adresse suivante : [adresse manquante] http://localhost:3001. Veuillez utiliser le guide Docker local officiel d'AnythingLLM plutôt que de copier une ancienne commande trouvée sur un forum.
docker pull mintplexlabs/anythingllm:latestLors de l'exécution du conteneur, préservez le stockage d'AnythingLLM en montant un répertoire hôte /app/server/storage. La documentation du fournisseur indique clairement que ce montage persistant est nécessaire. Conservez ce répertoire de stockage sur un disque inclus dans votre plan de sauvegarde.
Configurez ensuite le fournisseur LLM avec Ollama. Si AnythingLLM est exécuté directement sur l'hôte, l'adresse Ollama par défaut est `/var/log/localhost` http://127.0.0.1:11434. Si AnythingLLM est exécuté dans un conteneur Docker tandis qu'Ollama est exécuté sur l'hôte, n'utilisez pas `/var/ log/localhost` localhostdepuis le conteneur. La documentation réseau Docker d'AnythingLLM indique d'utiliser ` /var/log/localhost` http://host.docker.internal:11434sur les plateformes de bureau prises en charge ; sous Linux, elle documente 172.17.0.1ce modèle de connexion à l'hôte. Consultez la note relative au réseau localhost d'AnythingLLM et la configuration LLM d'Ollama .
Dans les paramètres, sélectionnez Ollama comme fournisseur LLM et, si vous le souhaitez, comme fournisseur d'intégration. Choisissez le modèle de chat pour la génération et le modèle d'intégration pour l'indexation. Dissocier ces rôles permet d'éviter une erreur de configuration fréquente.
Jordan crée un espace de travail appelé « Base de connaissances personnelle » et évite de se connecter à des fournisseurs de modèles cloud. Cela facilite l'audit ultérieur du périmètre défini : interface utilisateur locale, LLM local, plongements lexicaux locaux, vecteurs locaux.
Ne commencez pas par importer l'intégralité de votre disque dur. Optez plutôt pour un petit ensemble représentatif de documents dont vous connaissez bien le contenu. Cela vous permettra de détecter les problèmes d'extraction ou de récupération de manière contrôlée avant que l'index ne s'alourdisse.
Pour reprendre l'exemple de Jordan, un premier lot utile pourrait inclure un PDF consultable, un fichier DOCX et une note en texte brut ou Markdown. Si les PDF numérisés contiennent des images au lieu de texte sélectionnable, vérifiez que votre logiciel de traitement de documents extrait bien le texte nécessaire ; un fichier qui vous semble lisible peut néanmoins produire une représentation textuelle vide ou de mauvaise qualité pour RAG.
AnythingLLM prend actuellement en charge deux grands comportements de documents :
Le guide de documentation actuel d'AnythingLLM indique que les documents intégrés à un espace de travail sont accessibles depuis tous les fils de discussion de cet espace. C'est pratique, mais cela signifie également que l'appartenance à un espace de travail fait partie intégrante de votre modèle de confidentialité dans les environnements multi-utilisateurs. Veillez à bien séparer vos espaces de travail personnels des espaces de travail partagés.
Après l'intégration, posez une question dont la réponse n'apparaît que dans un seul fichier. Ensuite, demandez un détail qui n'apparaît dans aucun fichier. La première question teste la capacité de recherche ; la seconde teste si le modèle prend en compte l'incertitude au lieu d'inventer une réponse.
AnythingLLM propose des options RAG (Recherche, Analyse, Affichage) au niveau de l'espace de travail, comme les préférences de recherche, le nombre maximal d'extraits de contexte et le seuil de similarité entre les documents. Sa documentation recommande de commencer par configurer l'espace de travail plutôt que de supposer que le modèle de base est à l'origine du problème. Augmenter la quantité de contexte récupéré peut s'avérer utile lorsque la réponse couvre plusieurs sections, mais envoyer trop d'extraits peut également ajouter du texte non pertinent et saturer l'espace disponible dans la fenêtre de contexte.
Si vous modifiez les modèles d'intégration après l'indexation, réintégrez les documents concernés afin que les vecteurs stockés et les vecteurs de requête proviennent du même espace d'intégration. Mélanger des intégrations issues de modèles différents ne constitue pas une stratégie de recherche pertinente.
Une base de connaissances n'est utile que si l'on peut détecter ses erreurs. Constituez une petite liste d'évaluation à partir de faits que vous pouvez vérifier directement. Par exemple :
Pour Jordan, un bon critère d'acceptation n'est pas « la réponse semble correcte », mais « la réponse correspond à la source, inclut le contexte nécessaire et est invalidée sans risque lorsque la source ne contient pas l'information ». Ce critère est particulièrement important pour les impôts, les assurances, les documents juridiques, les dossiers médicaux et les décisions financières.
L'inférence locale réduit l'exposition des données, mais la confidentialité dépend toujours de la configuration. Utilisez ces contrôles comme une liste de vérification pratique :
Les documents originaux restent votre source de référence, mais le répertoire de stockage d'AnythingLLM contient la base de données de l'application, les documents analysés, les données vectorielles et la configuration nécessaires pour éviter de tout reconstruire après une panne de disque. Sauvegardez à la fois le dossier de documents original et le stockage persistant d'AnythingLLM. Si vous utilisez des volumes Docker au lieu d'un répertoire hôte monté, suivez la documentation officielle de Docker sur la sauvegarde et la restauration des volumes .
Testez la restauration, pas seulement la création de la sauvegarde. Une sauvegarde n'est validée que si vous pouvez la restaurer dans un autre répertoire ou sur une autre machine, démarrer l'environnement local, ouvrir l'espace de travail et retrouver correctement une donnée connue.
Cette architecture est parfaitement adaptée si votre priorité est de conserver vos documents personnels sur un matériel que vous contrôlez, si vous êtes à l'aise avec l'utilisation de logiciels locaux et si vous souhaitez une recherche sémantique ainsi que des réponses en langage naturel pour une bibliothèque de documents de taille modeste. Elle s'avère également utile lorsque l'accès à Internet est instable ou si vous souhaitez des coûts locaux prévisibles après le téléchargement des modèles.
Cette solution est moins adaptée si votre ordinateur ne peut pas exécuter un modèle local adéquat, si vous avez besoin d'un accès continu depuis de nombreux appareils hors de votre réseau domestique, ou si vous exigez une gestion des identités, des audits, des obligations de conservation légale, une gestion centralisée des clés ou une assistance garantie de niveau entreprise. Dans ces cas, une solution de déploiement privé géré ou une plateforme RAG d'entreprise sera peut-être plus appropriée qu'une configuration sur un seul PC.
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