Aller au contenu

JARVIS - Assistant IA Personnel

  • Démarrage Rapide


    Installez et configurez JARVIS en quelques minutes

    Commencer

  • API Reference


    Documentation complète des 60+ endpoints REST

    Explorer l'API

  • Architecture


    Comprenez l'architecture technique et les patterns

    Architecture

  • Sécurité


    Multi-tenancy, authentification et bonnes pratiques

    Sécurité


Qu'est-ce que JARVIS ?

JARVIS est une plateforme SaaS d'assistant IA personnel multi-tenant inspirée de JARVIS (Marvel). Le projet utilise une architecture hybride LLM innovante :

  • 🛡 LLM locaux (Ollama) pour les données sensibles (PII, secrets)
  • ☁ LLM cloud (Claude/GPT/Gemini) pour les tâches générales
graph LR
    A[User Input] --> B{PII Detector}
    B -->|Sensitive| C[Ollama Local]
    B -->|General| D[Claude/GPT Cloud]
    C --> E[Response]
    D --> E

Stack Technique

Composant Technologie
Backend FastAPI (Python 3.11+) + SQLAlchemy async
Database PostgreSQL 16 + pgvector
Cache Redis 7
Storage MinIO (S3-compatible)
LLM Local Ollama (Llama 3, Phi3)
Monitoring Prometheus + Grafana

Métriques Projet

10,000+ lignes Python

670+ tests (~78% coverage)

60+ endpoints API

13 modèles ORM

Démarrage Rapide

# Cloner le repo
git clone https://github.com/macsampro/jarvis.git
cd jarvis

# Démarrer l'infrastructure
cd src/infra
cp .env.example .env
docker-compose up -d

# Lancer le backend
cd ../backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
# Créer la machine de développement
orb create ubuntu:noble dev-services

# Configurer .env
DATABASE_URL=postgresql://dev:dev_password@dev-services.orb.local:5432/jarvis_db
REDIS_URL=redis://dev-services.orb.local:6379/0

# Lancer le backend
cd src/backend
uvicorn app.main:app --reload --port 8000

Fonctionnalités Principales

💬 Chat Intelligent

Conversations contextuelles avec routage LLM automatique vers local ou cloud selon la sensibilité des données.

📄 RAG (Documents)

Upload et interrogation de documents (PDF, Word, Excel) avec recherche sémantique via pgvector.

🎤 Voice & Vision

Text-to-Speech (Edge TTS), Speech-to-Text, et analyse d'images avec Claude Vision.

🤖 Agents

Agents LangChain pour automatiser des tâches complexes avec accès à des outils.

🔮 Prédictions

Intelligence prédictive basée sur les patterns comportementaux utilisateur.


Support


Documentation générée le {{ now().strftime('%Y-%m-%d') }} | JARVIS v0.1.0