Opérations et analyse IA · Libre d’installation
Système d’opérations pour PME (ventes, distribution et gestion des stocks) et assistant IA exécutés sur votre machine. Connectez vos modèles de langage souscrits ou agrégateurs multi-modèles — non comme un modèle unique non supervisé, mais comme un pipeline structuré : une équipe de travailleurs que vous briefez, avec uniquement les données que vous choisissez d’envoyer.
01 — Idée
La famille golivingbest couvre l’analyse et les opérations : glb_ai avec glb_ai_web ; et glb_ops, un système de gestion des ventes, de la distribution et des stocks, avec glb_ops_client pour les opérateurs et glb_ops_mobile pour les clients grossistes. La famille est libre d’installation et d’utilisation sans limitation. glb_ai et glb_ops sont open source sous licence MIT. glb_ai_web, glb_ops_client et glb_ops_mobile sont propriétaires (code source non ouvert) mais libres d’installation.
glb_ai est un assistant IA que vous configurez via la console glb_ai_web. Il récupère les données via un plugin SCREENER, exécute l’analyse dans un pipeline structuré (travailleurs que vous briefez, avec un orchestrateur qui tranche), puis pousse les résultats via un plugin TRACKER. Le SCREENER peut extraire depuis toute source branchée — API ouvertes, bases de données, flux marché, systèmes legacy. Le TRACKER peut envoyer les résultats vers toute destination de la même façon. Les modèles ne touchent jamais vos bases directement ; seul le plugin décide ce qui sort et ce qui revient. Tout développeur peut créer un SCREENER ou TRACKER personnalisé en suivant le standard de développement de plugins.
glb_ops est un système de gestion des ventes, de la distribution et des stocks pour les PME — pas un ERP complet. Il couvre le POS retail, la distribution de gros et les stocks. Il dispose de son propre assistant IA pour des tâches telles que la reconnaissance visuelle sur les documents d’achat. Cette capacité est intégrée à glb_ops.
Parce qu’ils appartiennent à la famille golivingbest, nous livrons aussi un plugin SCREENER prêt à l’emploi pour que glb_ai puisse optionnellement extraire des données de glb_ops vers un workspace pour analyse.
Dans glb_ai, les modèles n’ouvrent jamais vos bases de données. Un plugin SCREENER est le pont contrôlé — il n’extrait que les tranches de données que vous autorisez depuis la source connectée : API, bases, flux ou autres systèmes métier.
Chaque workspace exécute un job linéaire : GENERATOR rédige, REVIEWER vérifie, JUDGE tranche le conflit. Plusieurs travailleurs forment un pipeline. L’orchestrateur est le chef d’équipe qui tranche en dernier.
Les plugins ne sont pas à sens unique. Un TRACKER prend la réponse vérifiée de l’équipe et la dispatch vers la destination choisie — un autre système, un webhook, un store de rapports ou un endpoint d’action opérationnelle.
02 — Modèles
La famille golivingbest est libre d’installation et d’utilisation. glb_ai et glb_ops sont open source (MIT). glb_ai_web, glb_ops_client et glb_ops_mobile sont propriétaires mais libres d’installation.
Recommandé
Le pack d’évaluation en un clic : API glb_ops et base de démo, glb_ai, et l’UI glb_ai_web. Vous hébergez la stack, en connectant vos modèles de langage ou agrégateur lors de l’exécution d’un pipeline.
À utiliser lorsque vous voulez les opérations et l’équipe d’analyse ensemble sur une seule machine.
Opérations
Un backend d’opérations métier léger pour PME : point de vente, distribution de gros et stocks. C’est un squelette à enrichir — pas une licence géante dont vous n’utiliserez que la moitié. La reconnaissance visuelle accélère la saisie ; d’autres assistants IA peuvent être ajoutés sur demande. Un besoin adapté à votre entité ? Demandez une personnalisation.
À utiliser lorsque vous avez besoin d’opérations quotidiennes de ventes, distribution et stocks avec glb_ops — sans acheter un progiciel commercial lourd et surdimensionné.
Windows
Le client de bureau Windows pour glb_ops : POS, gros et stocks sur la machine de l’opérateur. Il dialogue uniquement avec l’API glb_ops — jamais avec PostgreSQL, et jamais directement avec un modèle IA.
À utiliser lorsque le personnel a besoin d’une console de bureau pour les opérations quotidiennes.
Mobile
Un portail client pour que les clients grossistes passent des commandes depuis un navigateur de bureau ou un appareil mobile. Les opérateurs les traitent sur le backend glb_ops. Les clients suivent chaque commande (Préparation, Picking, Livraison, Livré) et consultent l’historique des commandes honorées. Comme glb_ai_web, glb_ops_mobile est libre d’utilisation sans frais de licence ; le code source n’est pas ouvert.
À utiliser lorsque les clients grossistes ont besoin de commandes en libre-service et de visibilité sur le statut.
Analyse
La couche de contrôle entre vos données et les modèles. Vous décidez ce qu’un plugin SCREENER peut extraire. Vous rédigez les prompts. Un workspace (un travailleur) exécute GENERATOR → REVIEWER → JUDGE. Un pipeline est une équipe de ces travailleurs ; l’orchestrateur délivre le jugement final. SCREENER et TRACKER sont agnostiques quant à la source et à la destination : tout système peut alimenter les données, et tout système peut recevoir la sortie TRACKER.
À utiliser lorsque vous avez besoin d’analyse sans donner à un modèle un accès non supervisé à la base de données.
Web
La console navigateur pour glb_ai : configurer les workspaces, lancer les pipelines et lire les verdicts de l’équipe. Les opérateurs briefent les travailleurs ici ; ils n’ouvrent pas la base aux modèles.
À utiliser lorsque vous voulez piloter et inspecter l’équipe d’analyse dans un navigateur.
03 — Installation
Nous empaquetons la suite d’évaluation avec Docker pour que Postgres, glb_ops, glb_ai et l’UI web démarrent ensemble sur une machine — moins de dépendances hôte et une démo reproductible. Pour une installation hors Docker avec le code source de glb_ai et glb_ops, un binaire compilé glb_ai_web et la base de démo PostgreSQL, contactez-nous. Une fois l’API en marche, installez le client de bureau Windows.
glb-suite-eval-1.0.0.zip.golivingbest-suite-eval-1.0.0, puis lancez ./install.sh.:5022, API IA :8010, API ops :8000, Postgres :5433. Plus tard, éditez .env dans le dossier de suite choisi (même dossier que l’installateur) pour modifier les paramètres LLM.golivingbest_ai_web pour lancer glb_ai_web. Connectez-vous avec le compte démo — utilisateur PK0003, mot de passe demo.
# 1) Install Docker on your local PC or server
# - macOS: Docker Desktop
# - Linux: Docker Engine + Compose v2
# Start Docker, then check:
$ docker info
# 2) Prepare LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY
# Needed for the AI assistant and golivingbest operations system.
# 3) Download the suite zip from this site (Downloads)
# Choose “Complete evaluation suite (Docker)”
# file: glb-suite-eval-1.0.0.zip
# Unzip into a folder where you want to run the suite
# (do not leave it only in Downloads)
$ mkdir -p ~/golivingbest
$ unzip glb-suite-eval-1.0.0.zip -d ~/golivingbest
$ cd ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0
# 4) Run the installer
$ chmod +x install.sh
$ ./install.sh
# 5) Installer prompts (press Enter to accept defaults)
License: see LICENSE in this folder.
By continuing, you agree to those terms.
Press Enter to continue...
1. Database password for 'dgstar' [...]: dgstar
2. LLM_BASE_URL [...]: https://api.poe.com/v1
3. LLM_API_KEY (optional)...
4. LLM_MODEL_NAME [...]: gemini-3.1-flash-lite
# 6) Containers start — open when ready
glb_ops API: http://localhost:8000/docs
golivingbest AI: http://localhost:8010/docs
Web UI: http://localhost:5022/
Postgres DB: localhost:5433
# 7) Later: change LLM provider / key / model
# Edit .env in the suite folder where you unzipped:
# e.g. ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0/.env
# (same folder as install.sh and docker-compose.yml)
$ cd ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0
$ nano .env
# set LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME
$ docker compose up -dglb-suite-eval-1.0.0.zip.golivingbest-suite-eval-1.0.0, puis lancez install.bat.:5022, API IA :8010, API ops :8000, Postgres :5433. Plus tard, éditez .env dans le dossier de suite choisi (même dossier que l’installateur) pour modifier les paramètres LLM.golivingbest_ai_web pour lancer glb_ai_web. Connectez-vous avec le compte démo — utilisateur PK0003, mot de passe demo.
REM 1) Install Docker on your local PC or server
REM - Windows / Windows Server: Docker Desktop (or Engine)
REM Start Docker Desktop, then check in Command Prompt or PowerShell:
C:\> docker info
REM 2) Prepare LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY
REM Needed for the AI assistant and golivingbest operations system.
REM 3) Download the suite zip from this site (Downloads)
REM Choose “Complete evaluation suite (Docker)”
REM file: glb-suite-eval-1.0.0.zip
REM Unzip into a folder where you want to run the suite
REM (do not leave it only in Downloads)
REM Example destination: C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
REM Use File Explorer, 7-Zip, WinRAR, etc. to extract there.
C:\> cd C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
REM 4) Run the Windows installer
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> install.bat
REM 5) Installer prompts (press Enter to accept defaults)
License: see LICENSE in this folder.
By continuing, you agree to those terms.
Press Enter to continue...
1. Database password for 'dgstar' [...]: dgstar
2. LLM_BASE_URL [...]: https://api.poe.com/v1
3. LLM_API_KEY (optional)...
4. LLM_MODEL_NAME [...]: gemini-3.1-flash-lite
REM 6) Containers start — open when ready
glb_ops API: http://localhost:8000/docs
golivingbest AI: http://localhost:8010/docs
Web UI: http://localhost:5022/
Postgres DB: localhost:5433
REM 7) Later: change LLM provider / key / model
REM Edit .env in the suite folder where you unzipped:
REM e.g. C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0\.env
REM (same folder as install.bat and docker-compose.yml)
C:\> cd C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> notepad .env
REM set LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> docker compose up -dgolivingbest_suite (Docker) pour que l’API ops soit disponible — en général http://localhost:8000/.glb_ops_client_installer.zip.glb_ops_client_installer, puis lancez glb_ops_client_installer.exe.http://localhost:8000/ si Docker est sur ce PC, ou saisissez l’IP d’une autre machine (ex. http://192.168.1.69:8000/). Cliquez sur Installer.apiservices.apibaseurl si besoin.DGStar.exe.glb_ops_client, démarrez les conteneurs Docker avec Exécuter en tant qu’administrateur. Puis connectez-vous avec l’utilisateur PK0003 et le mot de passe demo.
REM Prerequisite: glb_ops API already running (from golivingbest_suite above)
REM 1) Download glb_ops_client installer zip from this site (Downloads)
REM Choose “glb_ops Windows desktop client”
REM file: glb_ops_client_installer.zip
REM 2) Unzip to a folder where you want to keep the installer pack
REM (do not leave it only in Downloads)
REM Example: C:\glb_ops_client\
REM Use File Explorer, 7-Zip, WinRAR, etc.
C:\> cd C:\glb_ops_client\glb_ops_client_installer
REM 3) Run the installer (double-click in Explorer, or:)
C:\glb_ops_client\glb_ops_client_installer> glb_ops_client_installer.exe
REM 4) In the installer window:
REM - Choose the Destination folder for glb_ops_client
REM - Edit the glb_ops backend URL
REM Keep http://localhost:8000/ if Docker suite is on this PC
REM Or use the other machine’s IP, e.g. http://192.168.1.69:8000/
REM - Click Install
REM 5) Optional later: edit client settings (database + API)
REM In the installed Destination folder, open DGStarAppSettings.json
C:\Program Files\glb_ops_client> notepad DGStarAppSettings.json
REM Example DGStarAppSettings.json:
{
"DatabaseConnection": {
"DatabaseName": "dgstar_demo",
"Username": "dgstar",
"Password": "dgstar"
},
"apiservices": {
"apibaseurl": "http://localhost:8000/"
}
}
REM 6) Start the desktop client from the install Destination folder
C:\Program Files\glb_ops_client> DGStar.exeScannez ce code QR pour ouvrir glb_ops_mobile. Téléchargez ou imprimez l’image pour un comptoir ou un panneau d’entrepôt. Sur la page de connexion, connectez-vous avec le compte démo — utilisateur PK0003, mot de passe demo — puis utilisez Installer pour ajouter l’appli à l’écran d’accueil.
Ouvrir https://order.golivingbest.com
https://order.golivingbest.com dans Chrome.https://order.golivingbest.com dans votre navigateur préféré sur iPhone. Sur la page de connexion, connectez-vous avec le compte démo — utilisateur PK0003, mot de passe demo.04 — Démos
Parcourez les tutoriels d’opérations pour glb_ops, glb_ops_mobile et glb_ai. Ouvrez une ligne pour avancer image par image.
05 — Téléchargements
Les boutons pointeront vers le zip de la suite et l’installateur WPF. Les gros fichiers restent sur le VPS.
06 — À propos
L’IA change la façon dont le logiciel est construit — avec moins de temps, un coût plus bas et moins d’erreurs. Nous pensons que l’ère du progiciel surdimensionné s’achève, et qu’une nouvelle ère de logiciel personnalisé prend forme.
Vous ne devriez payer que pour ce dont vous avez besoin — pas une grande licence lorsque vous n’en utilisez qu’une fraction. Avec l’IA, un logiciel sur mesure peut être construit rapidement et à moindre coût. Ce que les développeurs apportent, c’est la connaissance métier et l’expérience.
La famille golivingbest a été construite avec l’aide de l’IA, et elle est conçue pour être adaptée à vos exigences. Jusqu’où elle peut aller pour vous ne dépend que de votre imagination.
Si vous utilisez la famille golivingbest sans personnalisation ni conseil, elle est entièrement gratuite — et vous pouvez l’utiliser partout. Nous ne facturons que la personnalisation et le conseil à la demande — aucun frais de licence, annuel ou autre.
glb_ai et glb_ops sont open source sous licence MIT. glb_ai_web, glb_ops_client et glb_ops_mobile sont propriétaires (code source non ouvert) mais libres d’installation. Les modèles de langage sont engagés comme une équipe structurée que vous briefez et dirigez — ils n’ouvrent jamais la base de données eux-mêmes.
07 — Contact
Demandez une personnalisation glb_ops, des assistants IA supplémentaires ou un déploiement en production. Nous répondrons par e-mail.