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.
[Lire]Function Calling : enseigner des outils à l'assistant
Cet article fait partie de la série Assistant vocal sur Raspberry Pi.
À l’article #5, on injectait la météo dans chaque conversation, même pour une question comme “quel est ton nom?”. C’est du gaspillage de tokens. Le function calling règle ça : le LLM décide lui-même quand appeler un outil, et uniquement quand c’est nécessaire.
Le code complet de cet article est disponible sur GitHub.
[Lire]Météo en temps réel et swap Claude API
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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.
[Lire]Mémoire, détection de silence et systemd
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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.
[Lire]Intégration Ollama et contexte maison
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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.
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[Lire]Worker Service .NET 10 et pipeline audio
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Les deux Pi sont configurés. Maintenant on code. L’objectif : valider le pipeline audio complet sur le pi-client, de la pression du bouton jusqu’à la réponse vocale, sans LLM. On hardcode une réponse pour l’instant. Le LLM arrive à l’article #3.
Le code complet de cet article est disponible sur GitHub.
[Lire]Setup des deux Raspberry Pi
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.
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