feat: mode JSON natif Ollama + modèle gemma3:12b + retry
- Ajout format:"json" dans l'appel API Ollama (force sortie JSON valide) - Prompt restructuré : raisonnement en champs JSON structurés (analyse_clinique, codes_candidats, discrimination, regle_pmsi) - Parser simplifié : json.loads direct + reconstitution du raisonnement - Suppression du marqueur ###RESULT### (obsolète avec mode JSON) - Retry automatique (1 tentative) si parsing échoue - Stripping des blocs markdown ```json pour compatibilité multi-modèles - num_predict 1200→2500, modèle gemma3:12b (tient en 12Go VRAM) - Résultat : 0% échec parsing (était 11% avant) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
dom
@@ -31,7 +31,7 @@ NER_CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.80
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# --- Configuration Ollama ---
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||||
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434"
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||||
OLLAMA_MODEL = "mistral-large-3:675b-cloud"
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||||
OLLAMA_MODEL = "gemma3:12b"
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OLLAMA_TIMEOUT = 120
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@@ -4,8 +4,6 @@ from __future__ import annotations
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||||
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||||
import json
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||||
import logging
|
||||
import re
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from typing import Optional
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import requests
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||||
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||||
@@ -19,9 +17,6 @@ _embed_model = None
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||||
# Score minimum de similarité FAISS pour retenir un résultat
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||||
_MIN_SCORE = 0.3
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||||
# Marqueur de fin de raisonnement dans la réponse Ollama
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_RESULT_MARKER = "###RESULT###"
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||||
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||||
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||||
def _get_embed_model():
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||||
"""Charge le modèle d'embedding (singleton)."""
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@@ -186,100 +181,88 @@ CONTEXTE CLINIQUE :
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||||
SOURCES CIM-10 :
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||||
{sources_text}
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||||
RAISONNE ÉTAPE PAR ÉTAPE :
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||||
1. ANALYSE CLINIQUE : Que signifie ce diagnostic sur le plan médical ?
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||||
2. CODES CANDIDATS : Quels codes des sources fournies sont compatibles ?
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||||
3. DISCRIMINATION : Pourquoi choisir un code plutôt qu'un autre ? (inclusions/exclusions, spécificité)
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||||
4. RÈGLE PMSI : Ce code est-il conforme pour un {type_diag} ? (guide méthodologique)
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||||
Après ton raisonnement, conclus OBLIGATOIREMENT par le JSON suivant sur une ligne séparée :
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||||
{_RESULT_MARKER}
|
||||
{{"code": "X99.9", "confidence": "high|medium|low", "justification": "explication courte en français"}}"""
|
||||
Réponds UNIQUEMENT avec un objet JSON au format suivant, sans aucun texte avant ou après :
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||||
{{
|
||||
"analyse_clinique": "que signifie ce diagnostic sur le plan médical",
|
||||
"codes_candidats": "quels codes CIM-10 des sources sont compatibles",
|
||||
"discrimination": "pourquoi choisir ce code plutôt qu'un autre (inclusions/exclusions, spécificité)",
|
||||
"regle_pmsi": "conformité aux règles PMSI pour un {type_diag} (guide méthodologique)",
|
||||
"code": "X99.9",
|
||||
"confidence": "high ou medium ou low",
|
||||
"justification": "explication courte en français"
|
||||
}}"""
|
||||
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||||
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||||
def _parse_ollama_response(raw: str) -> dict | None:
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||||
"""Parse la réponse Ollama en extrayant le JSON après le marqueur ###RESULT###.
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||||
"""Parse la réponse JSON d'Ollama (mode JSON).
|
||||
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||||
Fallback sur la recherche d'accolades si le marqueur est absent.
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||||
Retourne un dict avec les clés code/confidence/justification + raisonnement.
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||||
Reconstitue le raisonnement à partir des champs structurés.
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||||
"""
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||||
raisonnement = None
|
||||
json_str = None
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||||
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||||
# Stratégie 1 : chercher le marqueur ###RESULT###
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||||
marker_pos = raw.find(_RESULT_MARKER)
|
||||
if marker_pos != -1:
|
||||
raisonnement = raw[:marker_pos].strip()
|
||||
after_marker = raw[marker_pos + len(_RESULT_MARKER):]
|
||||
brace_start = after_marker.find("{")
|
||||
brace_end = after_marker.rfind("}")
|
||||
if brace_start != -1 and brace_end != -1:
|
||||
json_str = after_marker[brace_start:brace_end + 1]
|
||||
else:
|
||||
# Fallback : chercher le dernier bloc JSON dans la réponse
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||||
# (le raisonnement peut contenir des accolades intermédiaires)
|
||||
last_brace = raw.rfind("}")
|
||||
if last_brace != -1:
|
||||
# Chercher l'accolade ouvrante correspondante en remontant
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
for i in range(last_brace, -1, -1):
|
||||
if raw[i] == "}":
|
||||
depth += 1
|
||||
elif raw[i] == "{":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
break
|
||||
if start != -1:
|
||||
json_str = raw[start:last_brace + 1]
|
||||
raisonnement = raw[:start].strip()
|
||||
|
||||
if not json_str:
|
||||
logger.warning("Ollama : réponse sans JSON valide : %s", raw[:200])
|
||||
return None
|
||||
# Stripper les blocs markdown ```json ... ``` que certains modèles ajoutent
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||||
text = raw.strip()
|
||||
if text.startswith("```"):
|
||||
first_nl = text.find("\n")
|
||||
if first_nl != -1:
|
||||
text = text[first_nl + 1:]
|
||||
# Retirer la fence fermante seulement si elle existe en fin de texte
|
||||
if text.rstrip().endswith("```"):
|
||||
text = text.rstrip()[:-3]
|
||||
text = text.strip()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
parsed = json.loads(json_str)
|
||||
parsed = json.loads(text)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
logger.warning("Ollama : JSON invalide : %s", json_str[:200])
|
||||
logger.warning("Ollama : JSON invalide : %s", raw[:200])
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if raisonnement:
|
||||
parsed["raisonnement"] = raisonnement
|
||||
# Reconstituer le raisonnement à partir des champs structurés
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||||
reasoning_parts = []
|
||||
for key in ("analyse_clinique", "codes_candidats", "discrimination", "regle_pmsi"):
|
||||
val = parsed.pop(key, None)
|
||||
if val:
|
||||
titre = key.replace("_", " ").upper()
|
||||
reasoning_parts.append(f"{titre} :\n{val}")
|
||||
if reasoning_parts:
|
||||
parsed["raisonnement"] = "\n\n".join(reasoning_parts)
|
||||
|
||||
return parsed
|
||||
|
||||
|
||||
def _call_ollama(prompt: str) -> dict | None:
|
||||
"""Appelle Ollama et parse la réponse JSON."""
|
||||
try:
|
||||
response = requests.post(
|
||||
f"{OLLAMA_URL}/api/generate",
|
||||
json={
|
||||
"model": OLLAMA_MODEL,
|
||||
"prompt": prompt,
|
||||
"stream": False,
|
||||
"options": {
|
||||
"temperature": 0.1,
|
||||
"num_predict": 1200,
|
||||
"""Appelle Ollama (mode JSON) et parse la réponse. Retry une fois si parsing échoue."""
|
||||
for attempt in range(2):
|
||||
try:
|
||||
response = requests.post(
|
||||
f"{OLLAMA_URL}/api/generate",
|
||||
json={
|
||||
"model": OLLAMA_MODEL,
|
||||
"prompt": prompt,
|
||||
"stream": False,
|
||||
"format": "json",
|
||||
"options": {
|
||||
"temperature": 0.1,
|
||||
"num_predict": 2500,
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
timeout=OLLAMA_TIMEOUT,
|
||||
)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
raw = response.json().get("response", "")
|
||||
return _parse_ollama_response(raw)
|
||||
|
||||
except requests.ConnectionError:
|
||||
logger.warning("Ollama non disponible (connexion refusée)")
|
||||
return None
|
||||
except requests.Timeout:
|
||||
logger.warning("Ollama timeout après %ds", OLLAMA_TIMEOUT)
|
||||
return None
|
||||
except (requests.RequestException, json.JSONDecodeError) as e:
|
||||
logger.warning("Ollama erreur : %s", e)
|
||||
return None
|
||||
timeout=OLLAMA_TIMEOUT,
|
||||
)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
raw = response.json().get("response", "")
|
||||
result = _parse_ollama_response(raw)
|
||||
if result is not None:
|
||||
return result
|
||||
if attempt == 0:
|
||||
logger.info("Ollama : retry après échec de parsing")
|
||||
except requests.ConnectionError:
|
||||
logger.warning("Ollama non disponible (connexion refusée)")
|
||||
return None
|
||||
except requests.Timeout:
|
||||
logger.warning("Ollama timeout après %ds", OLLAMA_TIMEOUT)
|
||||
return None
|
||||
except (requests.RequestException, json.JSONDecodeError) as e:
|
||||
logger.warning("Ollama erreur : %s", e)
|
||||
return None
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def enrich_diagnostic(
|
||||
|
||||
@@ -226,18 +226,22 @@ class TestChunkingCCAM:
|
||||
|
||||
|
||||
class TestParseOllamaResponse:
|
||||
"""Tests pour _parse_ollama_response avec le marqueur ###RESULT###."""
|
||||
"""Tests pour _parse_ollama_response en mode JSON structuré."""
|
||||
|
||||
def test_parse_with_marker(self):
|
||||
def test_parse_structured_json(self):
|
||||
"""Le mode JSON retourne un objet avec champs de raisonnement."""
|
||||
from src.medical.rag_search import _parse_ollama_response
|
||||
import json
|
||||
|
||||
raw = """1. ANALYSE CLINIQUE : La pancréatite aiguë biliaire est une inflammation...
|
||||
2. CODES CANDIDATS : K85.0, K85.1, K85.9
|
||||
3. DISCRIMINATION : K85.1 est spécifique à l'origine biliaire
|
||||
4. RÈGLE PMSI : Conforme pour un DP
|
||||
|
||||
###RESULT###
|
||||
{"code": "K85.1", "confidence": "high", "justification": "Pancréatite aiguë d'origine biliaire"}"""
|
||||
raw = json.dumps({
|
||||
"analyse_clinique": "La pancréatite aiguë biliaire est une inflammation...",
|
||||
"codes_candidats": "K85.0, K85.1, K85.9",
|
||||
"discrimination": "K85.1 est spécifique à l'origine biliaire",
|
||||
"regle_pmsi": "Conforme pour un DP",
|
||||
"code": "K85.1",
|
||||
"confidence": "high",
|
||||
"justification": "Pancréatite aiguë d'origine biliaire",
|
||||
})
|
||||
|
||||
result = _parse_ollama_response(raw)
|
||||
assert result is not None
|
||||
@@ -246,18 +250,27 @@ class TestParseOllamaResponse:
|
||||
assert result["justification"] == "Pancréatite aiguë d'origine biliaire"
|
||||
assert "raisonnement" in result
|
||||
assert "ANALYSE CLINIQUE" in result["raisonnement"]
|
||||
assert "CODES CANDIDATS" in result["raisonnement"]
|
||||
# Les champs de raisonnement sont retirés du dict
|
||||
assert "analyse_clinique" not in result
|
||||
assert "codes_candidats" not in result
|
||||
|
||||
def test_parse_without_marker_fallback(self):
|
||||
"""Fallback sur la recherche d'accolades quand le marqueur est absent."""
|
||||
def test_parse_minimal_json(self):
|
||||
"""JSON sans champs de raisonnement — pas de clé raisonnement."""
|
||||
from src.medical.rag_search import _parse_ollama_response
|
||||
import json
|
||||
|
||||
raw = """Voici mon analyse...
|
||||
{"code": "E66.0", "confidence": "medium", "justification": "Obésité due à un excès calorique"}"""
|
||||
raw = json.dumps({
|
||||
"code": "E66.0",
|
||||
"confidence": "medium",
|
||||
"justification": "Obésité due à un excès calorique",
|
||||
})
|
||||
|
||||
result = _parse_ollama_response(raw)
|
||||
assert result is not None
|
||||
assert result["code"] == "E66.0"
|
||||
assert result["confidence"] == "medium"
|
||||
assert "raisonnement" not in result
|
||||
|
||||
def test_parse_empty_response(self):
|
||||
from src.medical.rag_search import _parse_ollama_response
|
||||
@@ -274,26 +287,27 @@ class TestParseOllamaResponse:
|
||||
def test_parse_invalid_json(self):
|
||||
from src.medical.rag_search import _parse_ollama_response
|
||||
|
||||
raw = """###RESULT###
|
||||
{code: K85.1, invalid json}"""
|
||||
raw = """{code: K85.1, invalid json}"""
|
||||
result = _parse_ollama_response(raw)
|
||||
assert result is None
|
||||
|
||||
def test_parse_marker_with_raisonnement_containing_braces(self):
|
||||
"""Le raisonnement peut contenir des accolades (ex: listes, exemples)."""
|
||||
def test_parse_partial_reasoning_fields(self):
|
||||
"""Seuls certains champs de raisonnement sont présents."""
|
||||
from src.medical.rag_search import _parse_ollama_response
|
||||
import json
|
||||
|
||||
raw = """Le code {K85} est un code parent.
|
||||
Sous-codes : {K85.0, K85.1, K85.2, K85.3}
|
||||
|
||||
###RESULT###
|
||||
{"code": "K85.1", "confidence": "high", "justification": "Biliaire confirmé"}"""
|
||||
raw = json.dumps({
|
||||
"analyse_clinique": "Diagnostic clair",
|
||||
"code": "K85.1",
|
||||
"confidence": "high",
|
||||
"justification": "Biliaire confirmé",
|
||||
})
|
||||
|
||||
result = _parse_ollama_response(raw)
|
||||
assert result is not None
|
||||
assert result["code"] == "K85.1"
|
||||
assert "raisonnement" in result
|
||||
assert "{K85}" in result["raisonnement"]
|
||||
assert "ANALYSE CLINIQUE" in result["raisonnement"]
|
||||
|
||||
|
||||
class TestBuildPrompt:
|
||||
@@ -308,8 +322,8 @@ class TestBuildPrompt:
|
||||
|
||||
assert "Pancréatite aiguë biliaire" in prompt
|
||||
assert "DP (diagnostic principal)" in prompt
|
||||
assert "ANALYSE CLINIQUE" in prompt
|
||||
assert "###RESULT###" in prompt
|
||||
assert "analyse_clinique" in prompt
|
||||
assert "objet JSON" in prompt
|
||||
|
||||
def test_prompt_das_type(self):
|
||||
from src.medical.rag_search import _build_prompt
|
||||
|
||||
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