







🚀 RATISS est enfin stable après 14 heures de debugging intensif sur téléphone
Je viens officiellement de faire tourner RATISS en 384 dimensions avec pgvector, Supabase, RAG, Groq et mémoire vectorielle persistante.
Et honnêtement… j’ai cru perdre la raison. 😅🔥
🧠 Ce que j’ai construit
RATISS (Réseau Adaptatif de Traitement Intelligent des Systèmes et Savoirs) est mon assistant IA personnel capable de :
mémoriser mes conversations,
retrouver automatiquement les souvenirs pertinents (RAG),
gérer des projets, tâches, notes et documents,
utiliser plusieurs modèles IA via Groq,
fonctionner comme un véritable second cerveau.
Le tout conçu principalement depuis… mon téléphone Android. Oui, parce qu’apparemment le sommeil et le bon sens sont facultatifs.
⚙️ Stack technique
Supabase
pgvector
Groq
Google Gemini Embeddings
React + TypeScript
Tailwind CSS
Framer Motion
😵 Les problèmes rencontrés aujourd’hui
En une seule journée, j’ai dû corriger :
conflit entre embeddings 768d et base configurée en 384d,
fonctions SQL dupliquées (search_memories) que PostgreSQL refusait de choisir,
erreurs de syntaxe SQL,
UUID invalides (test-user-123 au lieu d’un vrai UUID, parce que les machines aiment humilier les humains),
appels RPC Supabase cassés,
boucles conversationnelles où l’IA se présentait à nouveau comme si elle souffrait d’amnésie numérique,
incohérences entre le frontend, le RAG et la base de données,
interface React à reconstruire presque entièrement.
🛠️ Ce qui fonctionne maintenant
RATISS peut désormais :
générer des embeddings 384 dimensions,
stocker ces embeddings dans pgvector,
rechercher les souvenirs les plus pertinents,
injecter automatiquement le contexte mémoire dans les réponses,
maintenir la cohérence conversationnelle,
fonctionner avec Groq comme fournisseur principal,
afficher une interface de chat moderne et flexible.
Bref, il a enfin arrêté de se regarder dans un miroir en répétant son prénom.
🤖 Avec l’aide de l’IA
Je tiens à être transparent : ce travail a été réalisé avec l’accompagnement intensif de plusieurs IA, notamment ChatGPT et Gemini.
Faire tout cela seul, surtout sur téléphone, aurait été proche de la torture psychologique. Une sorte de boss final où SQL, TypeScript et fatigue décident de vous frapper en même temps.
📱 Développé principalement sur téléphone
Une grande partie du projet a été conçue depuis mon smartphone.
Coder du SQL, déboguer TypeScript, gérer Supabase et ajuster l’architecture système sur un écran de 6 pouces est une expérience qui forge le caractère… ou détruit doucement les neurones. Parfois les deux.
🎯 Ce que j’ai appris
Aujourd’hui m’a appris que :
un projet ambitieux finit toujours par casser à un moment,
les erreurs sont souvent de simples incompatibilités de type,
la persévérance compte plus que le matériel,
l’IA est un copilote redoutablement efficace quand on sait la guider.
🌍 Ce n’est que le début
RATISS n’est pas juste un chatbot.
C’est la base d’un véritable système cognitif personnel : mémoire, raisonnement, planification, écriture, apprentissage et créativité réunis dans une seule interface.
Et ce soir, après 14 heures de corrections, il fonctionne enfin. ❤️🔥
🙏 Merci à la communauté
Merci à tous ceux qui ont critiqué, posé des questions, pointé les incohérences et poussé le projet à devenir plus solide.
Parfois une remarque pique un peu. Comme un syntax error near ')' à 2h du matin. Mais c’est souvent ce qui fait avancer.
🔥 Morale du jour
Si tu as une idée ambitieuse :
Commence avec ce que tu as. Même un téléphone. Accepte de te tromper. Corrige. Recommence. Et continue jusqu’à ce que ça fonctionne.
Les lignes de code finissent par céder. Les humains obstinés aussi, mais généralement après le programme.
RATISS 384D est en ligne. Le cerveau fonctionne. La suite promet d’être encore plus intéressante. 🚀🧠✨