01Configuration ODESA

La base de connaissance qui répond

Indexer vos documents et les interroger en langage naturel, avec des réponses sourcées.

Besoin métier

L'organisation détient un patrimoine documentaire (contrats, procédures, comptes-rendus, documentation technique) réparti dans des dossiers partagés. Les collaborateurs perdent du temps à retrouver l'information, dépendent de quelques sachants, et les IA grand public répondent à côté faute d'accès aux documents internes. Le besoin : pouvoir poser une question en français et obtenir une réponse fondée sur les documents réels, avec citation de la source.

Comment ça fonctionne

1

On désigne un ou plusieurs répertoires à surveiller (la « base de connaissance »).

2

ODESA construit un index plein-texte du contenu de ces fichiers, à l'aide d'un moteur SQLite FTS5. La recherche est par pertinence, insensible à la casse et aux accents (adaptée au français).

3

Les formats pris en charge sont extraits automatiquement : txt, md, csv, json, xml, html, Word (.docx), PDF (.pdf), Excel (.xlsx).

4

L'index est tenu à jour automatiquement : tout fichier ajouté, modifié ou supprimé déclenche une réindexation.

5

L'utilisateur dialogue avec son IA. Quand une question porte sur le contenu documentaire, l'IA appelle la recherche dans l'index, récupère les passages les plus pertinents et, si besoin, ouvre le document complet pour préciser sa réponse.

6

L'IA formule une réponse en citant le ou les documents d'où elle tire l'information, ce qui permet la vérification.

Capacités ODESA mobilisées

index (plein-texte)

Cœur du dispositif : indexer le contenu des dossiers surveillés et répondre aux recherches par pertinence.

fichiers (fs)

Ouvrir et lire le document trouvé pour citer le passage exact ou approfondir, dans les limites des racines autorisées.

interaction humaine (ui)

Optionnel : confirmation ou affichage d'une notification (« Ouvrir le document source ? »).

Déroulé type

1

L'utilisateur demande : « Quelle est notre procédure de validation des notes de frais ? »

2

L'IA lance une recherche dans l'index sur les termes pertinents (« notes de frais », « validation », « remboursement »).

3

L'index renvoie les passages classés par pertinence, avec le nom des fichiers : Procédure-NDF-2025.docx, Guide-collaborateur.pdf.

4

L'IA lit le document le mieux classé pour extraire les étapes exactes.

5

Elle répond : « D'après Procédure-NDF-2025.docx : 1) saisie dans l'outil avant le 5 du mois, 2) validation N+1, 3) contrôle comptabilité… » et propose d'ouvrir le fichier.

6

Question de suivi : « Et le plafond pour un repas client ? » → nouvelle recherche, réponse sourcée.

Données & accès
  • Le ou les dossiers contenant les documents à indexer (accessibles en lecture par la machine où tourne ODESA).
  • Les droits de lecture du système de fichiers sur ces dossiers.
  • Aucune base de données ni service externe n'est requis pour ce cas : l'index est autonome.
Bornage & sécurité
  • Racines autorisées (jail) : on déclare uniquement les dossiers de la base de connaissance. ODESA ne peut lire que ce périmètre.
  • Dossiers indexés : la liste des répertoires surveillés est explicite en configuration.
  • Aucune capacité par défaut : seules les capacités index et fichiers (lecture) sont activées pour ce cas ; web, sql, com restent fermés.
  • Jeton d'accès (Bearer) : tout appel à ODESA est protégé par un jeton.
  • Configuration verrouillable : le fichier de configuration peut être chiffré/protégé par mot de passe.
  • Local : index et documents restent sur les machines du client.

Mise en place

Les étapes pour configurer ODESA sur ce cas d'usage.

1

Installer ODESA (exécutable, double-clic, icône près de l'horloge).

2

Déclarer les racines autorisées et les dossiers à indexer dans la configuration.

3

Activer les capacités index et fichiers (lecture).

4

Lancer l'indexation initiale (automatique au démarrage), puis laisser la réindexation se faire au fil de l'eau.

5

Connecter l'IA conversationnelle à ODESA (jeton d'accès) et vérifier avec quelques questions test.

Limites & points d'attention
  • Les fichiers image ou les PDF scannés non océrisés ne sont pas extractibles : seul le texte réellement présent est indexé.
  • Les formats hors liste (ex. fichiers propriétaires) ne sont pas indexés.
  • La qualité des réponses dépend de la qualité et de l'organisation des documents source.
  • L'index reflète le contenu ; il ne juge pas de la version « officielle » d'un document si plusieurs versions coexistent, un nommage clair aide.
  • L'IA restitue ce qu'elle trouve ; pour les sujets sensibles, la vérification humaine via la source citée reste recommandée.
Évolutions possibles
  • Étendre à d'autres dossiers ou services au fur et à mesure.
  • Combiner avec la capacité bases de données pour croiser documents et données structurées.
  • Ajouter des fonctions métier (VScript) pour des recherches pré-formatées récurrentes.
  • Planifier via VAILS des synthèses périodiques (ex. récapitulatif des nouveaux documents de la semaine).

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01ODESA configuration

The knowledge base that answers

Index your documents and query them in plain language, with sourced answers.

Business need

The organisation holds a documentary heritage (contracts, procedures, meeting notes, technical documentation) spread across shared folders. Staff waste time finding information, depend on a few experts, and consumer AIs answer off the mark for lack of access to internal documents. The need: to ask a question in plain language and get an answer grounded in the real documents, with the source cited.

How it works

1

You designate one or more directories to watch (the "knowledge base").

2

ODESA builds a full-text index of those files' content, using a SQLite FTS5 engine. Search is by relevance, case- and accent-insensitive (suited to French).

3

Supported formats are extracted automatically: txt, md, csv, json, xml, html, Word (.docx), PDF (.pdf), Excel (.xlsx).

4

The index stays current automatically: any added, modified or deleted file triggers re-indexing.

5

The user chats with their AI. When a question concerns the documentary content, the AI queries the index, retrieves the most relevant passages and, if needed, opens the full document to refine its answer.

6

The AI phrases an answer citing the document(s) it draws from, which allows verification.

ODESA capabilities used

Full-text index

Core of the setup: index the content of the watched folders and answer searches by relevance.

Files (fs)

Open and read the found document to cite the exact passage or go deeper, within the allowed roots.

Human interaction (ui)

Optional: confirmation or notification ("Open the source document?").

Typical flow

1

The user asks: "What is our expense-report approval procedure?"

2

The AI runs a search on the relevant terms ("expense reports", "approval", "reimbursement").

3

The index returns passages ranked by relevance, with file names: Expense-Procedure-2025.docx, Employee-Guide.pdf.

4

The AI reads the top-ranked document to extract the exact steps.

5

It answers: "According to Expense-Procedure-2025.docx: 1) enter in the tool before the 5th of the month, 2) line-manager approval, 3) accounting check…" and offers to open the file.

6

Follow-up question: "And the cap for a client meal?" → new search, sourced answer.

Data & access
  • The folder(s) containing the documents to index (readable by the machine running ODESA).
  • Filesystem read permissions on those folders.
  • No database or external service is required for this case: the index is self-contained.
Scope & security
  • Allowed roots (jail): only the knowledge-base folders are declared. ODESA can read only that perimeter.
  • Indexed folders: the list of watched directories is explicit in the configuration.
  • No capability by default: only the index and files (read) capabilities are enabled for this case; web, sql, com stay closed.
  • Access token (Bearer): every call to ODESA is protected by a token.
  • Lockable configuration: the config file can be encrypted/password-protected.
  • Local: index and documents stay on the customer's machines.

Setup

The steps to configure ODESA for this use case.

1

Install ODESA (executable, double-click, icon near the clock).

2

Declare the allowed roots and the folders to index in the configuration.

3

Enable the index and files (read) capabilities.

4

Run the initial indexing (automatic at startup), then let re-indexing happen continuously.

5

Connect the conversational AI to ODESA (access token) and check with a few test questions.

Limits & caveats
  • Image files or non-OCR'd scanned PDFs cannot be extracted: only text actually present is indexed.
  • Formats outside the list (e.g. proprietary files) are not indexed.
  • Answer quality depends on the quality and organisation of the source documents.
  • The index reflects the content; it does not judge which version is "official" if several coexist, clear naming helps.
  • The AI returns what it finds; for sensitive topics, human verification via the cited source remains recommended.
Possible extensions
  • Extend to other folders or departments over time.
  • Combine with the databases capability to cross-reference documents and structured data.
  • Add business functions (VScript) for recurring pre-formatted searches.
  • Schedule periodic summaries via VAILS (e.g. a recap of the week's new documents).

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