Geniusia_v2/docs/guides/DEMARRAGE_RAPIDE_MVP.md

🚀 Démarrage Rapide - RPA Vision V2 MVP

📋 Prérequis

• Python 3.8+
• Ollama installé et en cours d'exécution
• 8 GB RAM minimum
• Linux (testé sur Ubuntu)

⚡ Installation Rapide

1. Installation complète

cd geniusia2
./setup.sh

Ce script va :

• ✅ Créer l'environnement virtuel
• ✅ Installer toutes les dépendances
• ✅ Télécharger le modèle Gemma3 (via Ollama)
• ✅ Créer les répertoires de données

2. Installer FAISS (CRITIQUE)

cd geniusia2
./install_faiss.sh

Ou manuellement :

source geniusia2/venv/bin/activate
pip install faiss-cpu

3. Reconstruire l'index FAISS (si des tâches existent)

python3 rebuild_faiss_simple.py

Cela va créer l'index à partir des 105 tâches existantes.

🎮 Utilisation

Lancer l'application

cd geniusia2
./run.sh

Ou manuellement :

cd geniusia2
source venv/bin/activate
python3 main.py

Workflow complet (Capture → Apprentissage → Rejeu)

python3 example_complete_workflow.py

Tester le rejeu d'une tâche

python3 test_task_replay.py

🔧 Scripts Utilitaires

Diagnostic des données

python3 diagnostic_data.py

Affiche :

• État de l'index FAISS
• Nombre de tâches
• État des logs

Lire une tâche (.pkl)

# Lister toutes les tâches
python3 read_pkl.py --list

# Lire une tâche spécifique
python3 read_pkl.py task_fc1d3e52

Reconstruire l'index FAISS

python3 rebuild_faiss_simple.py

📊 Structure des Données

geniusia2/data/
├── faiss_index/
│   ├── embeddings.index    # Index FAISS (créé automatiquement)
│   └── metadata.pkl         # Métadonnées des embeddings
├── user_profiles/
│   └── task_XXXXX/
│       ├── metadata.json    # Infos de la tâche
│       └── signatures.pkl   # Actions + embeddings
└── logs/
    └── logs_YYYY-MM-DD.json # Logs en JSON simple (pas de chiffrement)

🎯 Modes d'Utilisation

Mode Shadow (Observation)

1. Lancer l'application : ./run.sh
2. Cliquer sur "Start"
3. Effectuer des actions répétitives (3x minimum)
4. Le système détecte les patterns et crée des tâches

Mode Rejeu

1. Lister les tâches : python3 read_pkl.py --list
2. Rejouer une tâche : python3 test_task_replay.py
3. Choisir la tâche à rejouer
4. Le système localise visuellement les éléments et rejoue les actions

🔍 Vérifications

Vérifier que FAISS est installé

cd geniusia2
source venv/bin/activate
python -c "import faiss; print(f'FAISS {faiss.__version__} OK')"

Vérifier que l'index FAISS existe

ls -lh geniusia2/data/faiss_index/

Devrait afficher :

• embeddings.index (quelques KB)
• metadata.pkl (quelques KB)

Vérifier les tâches

python3 diagnostic_data.py

⚠️ Problèmes Courants

FAISS non installé

Symptôme : ModuleNotFoundError: No module named 'faiss'

Solution :

cd geniusia2
./install_faiss.sh

Index FAISS manquant

Symptôme : Pas de fichiers dans data/faiss_index/

Solution :

python3 rebuild_faiss_simple.py

Ollama non démarré

Symptôme : Erreurs de connexion au LLM

Solution :

ollama serve

Dans un autre terminal :

ollama pull gemma2:2b

Pas de tâches

Symptôme : Aucune tâche disponible

Solution :

1. Lancer l'application : cd geniusia2 && ./run.sh
2. Cliquer sur "Start"
3. Effectuer des actions répétitives (3x minimum)
4. Attendre la détection de pattern

📝 Logs

Les logs sont maintenant en JSON simple (pas de chiffrement pour MVP) :

# Voir les logs du jour
cat geniusia2/data/logs/logs_$(date +%Y-%m-%d).json | jq .

# Filtrer les actions
cat geniusia2/data/logs/logs_$(date +%Y-%m-%d).json | jq 'select(.type=="action")'

🎯 Prochaines Étapes

1. ✅ Installer FAISS : ./install_faiss.sh
2. ✅ Reconstruire l'index : python3 rebuild_faiss_simple.py
3. ✅ Tester le rejeu : python3 test_task_replay.py
4. ✅ Lancer l'application : ./run.sh

📚 Documentation

• README.md : Documentation complète
• MODIFICATIONS_MVP.md : Changements récents
• état_avancement_18_11.md : État du projet
• MVP_COMPLET_REJEU.md : Système de rejeu
• geniusia2/core/TASK_REPLAY_README.md : API de rejeu

🆘 Support

En cas de problème :

1. Vérifier les logs : cat geniusia2/data/logs/logs_$(date +%Y-%m-%d).json
2. Diagnostic : python3 diagnostic_data.py
3. Vérifier FAISS : python -c "import faiss; print('OK')"

✅ Checklist de Démarrage

• Python 3.8+ installé
• Ollama installé et démarré (ollama serve)
• Modèle Gemma3 téléchargé (ollama pull gemma2:2b)
• Environnement virtuel créé (./setup.sh)
• FAISS installé (./install_faiss.sh)
• Index FAISS créé (python3 rebuild_faiss_simple.py)
• Application testée (./run.sh)

Prêt à l'emploi ! 🎉