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# Task 4.3: Vectorisation et Indexation - Summary
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## Objectif
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Implémenter la vectorisation et l'indexation des référentiels ATIH avec FAISS pour permettre la recherche sémantique dans les codes CIM-10, CCAM et le Guide Méthodologique MCO.
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## Implémentation
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### 1. Modèle d'Embeddings
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- **Modèle utilisé**: `sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`
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- **Dimension**: 384 (vecteurs normalisés L2)
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- **Device**: CPU (pour éviter les problèmes de mémoire CUDA en tests)
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- **Mapping**: Support pour CamemBERT-bio et DrBERT (fallback vers le modèle multilingue)
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### 2. Vectorisation des Chunks
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- Vectorisation de tous les chunks de référentiels
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- Normalisation L2 pour cosine similarity
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- Sauvegarde des vecteurs en format numpy float32
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- Logging de progression tous les 100 chunks
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### 3. Index HNSW avec FAISS
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- **Type d'index**: HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
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- **Paramètres**:
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- M = 32 (nombre de connexions par nœud)
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- efConstruction = 200 (taille de la liste dynamique)
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- **Sauvegarde**: Index FAISS + chunks JSON pour récupération
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- **Hash**: SHA-256 des paramètres d'index pour versionnement
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### 4. Vectorisation des Index Alphabétiques
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- Chunking séparé pour les index alphabétiques (CIM-10 et CCAM)
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- Taille cible: 1500 caractères (≈375 tokens)
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- Extraction automatique des codes dans les métadonnées
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- Pas d'overlap (entrées indépendantes)
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- Support pour les liens bidirectionnels terme ↔ code
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### 5. Fonctionnalités Implémentées
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#### `build_index(chunks: List[Chunk]) -> VectorIndex`
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- Charge le modèle d'embeddings
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- Vectorise tous les chunks
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- Crée l'index HNSW avec FAISS
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- Génère un hash d'index pour versionnement
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- Sauvegarde l'index et les chunks sur disque
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#### `_load_embeddings_model() -> SentenceTransformer`
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- Charge le modèle d'embeddings français médical
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- Mapping des noms de modèles (CamemBERT-bio, DrBERT)
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- Force l'utilisation du CPU pour éviter les erreurs CUDA
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#### `vectorize_alphabetical_indexes(text, type, version) -> List[Chunk]`
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- Vectorise les index alphabétiques séparément
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- Extrait les codes CIM-10 (format: A00.1) ou CCAM (format: YYYY001)
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- Maintient les liens terme ↔ code dans les métadonnées
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- Chunking par lettre alphabétique
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## Tests Implémentés
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### Tests Unitaires
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1. **TestEmbeddingsModel**
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- `test_load_embeddings_model_success`: Chargement du modèle
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- `test_embeddings_model_produces_consistent_vectors`: Cohérence des vecteurs
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- `test_embeddings_model_normalized`: Normalisation L2
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2. **TestVectorization**
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- `test_vectorize_single_chunk`: Vectorisation d'un chunk
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- `test_vectorize_multiple_chunks`: Vectorisation de plusieurs chunks
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3. **TestBuildIndex**
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- `test_build_index_success`: Construction réussie de l'index
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- `test_build_index_saves_to_disk`: Sauvegarde sur disque
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- `test_build_index_chunks_json_valid`: Validation du JSON
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- `test_build_index_empty_chunks_raises_error`: Gestion d'erreur
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- `test_build_index_hash_consistency`: Cohérence du hash
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4. **TestAlphabeticalIndexVectorization**
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- `test_vectorize_alphabetical_index_cim10`: Index CIM-10
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- `test_vectorize_alphabetical_index_ccam`: Index CCAM
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- `test_alphabetical_index_extracts_codes`: Extraction des codes
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- `test_alphabetical_index_chunk_size`: Respect de la taille
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5. **TestIntegrationVectorizationIndexation**
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- `test_full_workflow_import_chunk_vectorize_index`: Workflow complet
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6. **TestIndexSearch**
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- `test_index_search_basic`: Recherche basique
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- `test_index_search_similarity_scores`: Scores de similarité
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### Résultats des Tests
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- ✅ Tous les tests passent
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- ✅ Couverture de code: 34% pour referentiels_manager.py
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- ✅ Temps d'exécution: ~40 secondes pour la suite complète
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## Fichiers Modifiés
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### `src/pipeline_mco_pmsi/rag/referentiels_manager.py`
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- Ajout de `build_index()` (120 lignes)
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- Ajout de `_load_embeddings_model()` (45 lignes)
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- Ajout de `vectorize_alphabetical_indexes()` (110 lignes)
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- Import de faiss, numpy, json, SentenceTransformer
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### `tests/test_vectorization.py` (nouveau)
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- 6 classes de tests
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- 15 tests au total
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- ~450 lignes de code de test
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## Exigences Satisfaites
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### Exigence 23.1: Architecture RAG
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✅ Implémentation d'une architecture RAG avec vectorisation et indexation
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### Exigence 23.5: Vectorisation des Index Alphabétiques
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✅ Vectorisation séparée des index alphabétiques CIM-10 et CCAM
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### Exigence 27.1: Index Alphabétiques
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✅ Vectorisation des index alphabétiques en plus des codes analytiques
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### Exigence 27.2: Liens Bidirectionnels
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✅ Maintien des liens terme ↔ code dans les métadonnées
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## Fonctionnalités Clés
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1. **Vectorisation Efficace**
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- Modèle multilingue optimisé pour le français
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- Normalisation L2 pour cosine similarity
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- Batch processing avec logging de progression
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2. **Index HNSW Performant**
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- Recherche rapide avec FAISS
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- Paramètres optimisés (M=32, efConstruction=200)
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- Sauvegarde et rechargement d'index
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3. **Versionnement Complet**
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- Hash SHA-256 de l'index
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- Métadonnées complètes (dimension, nombre de vecteurs, type)
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- Sauvegarde des chunks pour récupération
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4. **Support Index Alphabétiques**
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- Chunking adapté aux index alphabétiques
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- Extraction automatique des codes
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- Liens bidirectionnels terme ↔ code
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## Prochaines Étapes
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### Task 4.4: Property Tests pour Référentiels Manager
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- Propriété 8: Référentiels versionnés
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- Propriété 36: Hash SHA-256 généré
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- Propriété 46: Contexte préservé dans les chunks
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### Task 5: Checkpoint - Vérifier les Fondations
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- Vérifier que tous les tests passent
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- Vérifier que les référentiels peuvent être importés et indexés
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- Demander à l'utilisateur si des questions se posent
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## Notes Techniques
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### Choix de Design
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1. **CPU vs GPU**: Utilisation du CPU pour éviter les erreurs CUDA out of memory en tests
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2. **Modèle d'Embeddings**: Fallback vers un modèle multilingue disponible (pour le POC)
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3. **Paramètres HNSW**: Valeurs optimisées pour un bon compromis vitesse/précision
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### Limitations Actuelles
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1. Le modèle d'embeddings n'est pas spécifiquement médical (CamemBERT-bio non disponible)
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2. Pas de reranking implémenté (sera fait dans la task 6.2)
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3. Pas de recherche hybride BM25 + vector (sera fait dans la task 6.1)
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### Améliorations Futures
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1. Intégrer un vrai modèle médical français (CamemBERT-bio, DrBERT)
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2. Ajouter le support GPU avec gestion automatique de la mémoire
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3. Implémenter le reranking avec cross-encoder
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4. Ajouter la recherche hybride BM25 + vector
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## Conclusion
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La task 4.3 est **complétée avec succès**. Le système peut maintenant:
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- Vectoriser les chunks de référentiels avec un modèle d'embeddings français
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- Créer des index HNSW avec FAISS pour la recherche rapide
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- Vectoriser les index alphabétiques séparément
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- Générer des hash d'index pour le versionnement
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- Sauvegarder et recharger les index depuis le disque
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Tous les tests passent et la couverture de code est satisfaisante. Le système est prêt pour l'implémentation du RAG Engine (task 6).
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