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- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40) - Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard) - Ollama GPU fonctionnel - Self-healing interactif - Dashboard confiance Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# Quick Start - RPA Vision V3 (RÉEL)
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## Installation et Setup
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```bash
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cd rpa_vision_v3
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./run.sh
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```
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Le script `run.sh` va :
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- ✅ Créer le venv
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- ✅ Installer les dépendances
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- ✅ Vérifier FAISS
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- ✅ Vérifier Ollama et Qwen3-VL
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- ✅ Vérifier que les modèles sont intégrés
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## Tests Rapides
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### 1. Test CLIP (Embeddings)
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```bash
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source venv/bin/activate
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python3 examples/test_clip_simple.py
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```
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**Résultat attendu:**
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```
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✓ Embedding généré: shape=(512,), norme=1.0000
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```
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### 2. Test Pipeline Complet (CLIP + FAISS)
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```bash
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python3 examples/test_complete_pipeline.py
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```
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**Résultat attendu:**
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```
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✅ PIPELINE COMPLET FONCTIONNEL
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```
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### 3. Test OWL-v2 (Détection UI)
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```bash
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python3 examples/test_owl_simple.py
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```
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## Architecture Vérifiée
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✅ **OpenCLIP** : Intégré dans `StateEmbeddingBuilder`
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✅ **FAISS** : Indexation et recherche fonctionnelles
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✅ **OWL-v2** : Intégré dans `UIDetector`
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✅ **Qwen3-VL** : Disponible via Ollama
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## Prochaines Étapes
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1. Tester la détection UI sur une vraie capture d'écran
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2. Créer un workflow complet de bout en bout
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3. Persister l'index FAISS sur disque
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4. Intégrer avec le système de capture
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## Troubleshooting
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### FAISS non trouvé
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```bash
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source venv/bin/activate
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pip install faiss-cpu
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```
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### Ollama non installé
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```bash
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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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ollama pull qwen3-vl:8b
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```
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### Modèles non chargés
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```bash
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python3 verify_models.py
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```
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