Ollama

Partie 6 de la série “Développement IA avec Ollama et .NET” : Partie 1 – Ollama et .NET | Partie 2 – RAG local | Partie 3 – Agents IA | Partie 3.5 – Serveur MCP | Partie 4 – Microsoft Agent Framework | Partie 5 – Aspire | English

Demander à un modèle local de répondre en JSON directement dans le prompt, ça fonctionne la plupart du temps. Le problème, c’est le reste du temps : le parsing explose, et rarement au bon moment. Voici un truc simple pour obtenir du JSON fiable avec Ollama et .NET.

Partie 5 de la série “Développement IA avec Ollama et .NET” : Partie 1 – Ollama et .NET | Partie 2 – RAG local | Partie 3 – Agents IA | Partie 3.5 – Serveur MCP | Partie 4 – Microsoft Agent Framework | English

Dans le reste de la série, Ollama tournait à la main : installé localement sur la machine, le ollama pull fait manuellement, et l’application .NET qui pointait sur l’adresse locale d’Ollama codée en dur. Ça fonctionne, mais c’est plusieurs étapes manuelles à refaire sur chaque poste. Aspire prend en charge cette configuration. J’ai voulu voir ce que ça change.

Cet article fait partie de la série Assistant vocal sur Raspberry Pi.

En six articles et deux soirées de travail, on a assemblé un assistant vocal franco-québécois qui tourne entièrement en local sur deux Raspberry Pi 4.

Cet article fait partie de la série Assistant vocal sur Raspberry Pi.

L’assistant répond bien, mais il ne sait pas quel temps il fait dehors. On branche Open-Meteo, une API météo gratuite et sans clé. Tant qu’à y être, on swap aussi Ollama pour Claude API : une seule ligne dans appsettings.json.

Le code complet de cet article est disponible sur GitHub.

Cet article fait partie de la série Assistant vocal sur Raspberry Pi.

L’assistant de l’article #3 fonctionne, mais chaque échange repart de zéro. On règle ça en trois temps : mémoire conversationnelle, détection automatique de silence, et démarrage au boot avec systemd.

Le code complet de cet article est disponible sur GitHub.

Cet article fait partie de la série Assistant vocal sur Raspberry Pi.

La réponse hardcodée de l’article #2 avait un seul but : confirmer que le pipeline audio fonctionne. Maintenant, on remplace cette ligne par un vrai appel HTTP à Ollama sur le pi-cerveau. On ajoute aussi un system prompt pour donner une identité à l’assistant.

Le code complet de cet article est disponible sur GitHub.

Cet article fait partie de la série Assistant vocal sur Raspberry Pi.

On a deux Raspberry Pi 4, quelques heures de setup, et à la fin un assistant vocal qui tourne entièrement en local. Avant d’écrire la moindre ligne de code .NET, on règle le setup des deux Pi.