LocalRAG

LocalRAG est une __application mobile__ (iPhone, iPad, Android) qui permet de poser des questions à ses documents (PDF, Word, Excel, EPUB, images, 15 formats) à l'aide d'un __LLM local__ (Qwen3 4B) entièrement embarqué sur l'appareil. L'utilisateur garde la __confidentialité totale__: aucune donnée n'est envoyée dans le cloud. Pour plus de qualité, l'app peut basculer sur l'API Claude. Citations, surlignage PDF et recherche multilingue sont intégrés.

Qu'est-ce que LocalRAG ?

LocalRAG est une application mobile (iOS, iPadOS et Android en bêta) dédiée au chat documentaire avec exécution locale du modèle de langage. L'application supporte 15 formats de documents, dont PDF, EPUB, Word, Excel, PowerPoint et images via OCR. L'utilisateur ajoute ses fichiers dans une collection et peut poser des questions en langage naturel. LocalRAG renvoie une réponse avec des citations sourcées et le surlignage PDF correspondant. La force du produit réside dans son LLM local Qwen3 4B, qui s'exécute entièrement sur l'appareil après un téléchargement initial. Pour plus de qualité, une bascule vers l'API Claude est disponible.

Fonctionnalités principales

LocalRAG intègre une chaîne complète de traitement documentaire. L'extraction et l'indexation se font 100% localement: BM25 pour la recherche lexicale, modèle d'embedding multilingue E5 pour la recherche sémantique. Les questions sont traitées par Qwen3 4B en local ou Claude (Opus, Sonnet, Haiku) en cloud selon le choix de l'utilisateur. Les réponses incluent des citations [1][2] qui pointent vers la page exacte avec surlignage. L'application gère le tri et l'ordre personnalisé des collections, l'OCR pour photos et scans, l'extraction de tables PDF respectant la structure et la transparence sur le pipeline de recherche. Les notes de version récentes mentionnent l'inline citations, le PDF highlight et la recherche cross-language.

Cas d'usage

Les premiers cas d'usage concernent les professionnels du droit qui doivent identifier rapidement clauses, risques et obligations dans des contrats. Les chercheurs trouvent une aide précieuse pour résumer des papers académiques et croiser des résultats. Les étudiants peuvent dialoguer avec leurs manuels et préparer des examens efficacement. Les consultants utilisent LocalRAG pour préparer des dossiers clients sans envoyer de données dans le cloud. Les médecins peuvent consulter des protocoles ou des publications confidentielles. Enfin, les utilisateurs grand public exploitent l'OCR pour transformer des photos de tableaux blancs ou de notes manuscrites en documents indexables.

Avantages

Le bénéfice principal est la confidentialité totale lorsque le mode local est utilisé: aucune donnée ne quitte l'appareil. Le second bénéfice est la disponibilité offline: l'application fonctionne sans internet, ce qui est précieux en mobilité ou en environnement contraint. Le troisième bénéfice est la qualité de la recherche: BM25 plus E5 plus Qwen3 4B donnent des résultats pertinents avec citations vérifiables. Le quatrième bénéfice est la flexibilité: bascule possible vers Claude pour les requêtes les plus complexes. Enfin, l'OCR et la prise en charge de 15 formats permettent de centraliser tout son corpus dans une seule application.

Tarifs

LocalRAG propose un essai gratuit d'une semaine, puis un abonnement payant pour débloquer l'usage permanent. L'application est disponible sur l'App Store iOS et le Play Store Android (bêta). Le LLM local Qwen3 4B est inclus dans l'application, à condition de télécharger les ~3 GB nécessaires. La bascule vers Claude implique d'utiliser sa propre clé API OpenAI/Anthropic et de payer la consommation associée. Aucun coût caché n'est appliqué une fois l'abonnement souscrit.

Conclusion

LocalRAG répond à un besoin précis et croissant: bénéficier d'un assistant documentaire IA sans compromettre la confidentialité des données. L'exécution locale, la richesse fonctionnelle et la qualité des citations en font une référence pour les professionnels mobiles et soucieux de leur souveraineté numérique.

Points forts

• LLM local embarqué (Qwen3 4B), 100% offline
• Compatible 15 formats (PDF, Word, Excel, EPUB)
• Citations et surlignage PDF intégrés
• OCR pour photos et scans
• Recherche multilingue via E5
• Bascule possible vers Claude API

Limites

• Modèle local de 4B paramètres (qualité limitée)
• Téléchargement de 3 GB pour le LLM
• Vitesse plus lente que le cloud
• Pas de version desktop native
• Claude API nécessite une clé payante

Questions fréquentes