feat: pass LLM hybride pour DAS + interface admin référentiels RAG

Chantier 1 — Extraction DAS par LLM :
- Nouveau prompt expert DIM dans rag_search.py (extract_das_llm)
- Phase 4 dans cim10_extractor.py : détection DAS supplémentaires avant enrichissement RAG
- Cache persistant (clé hash du texte), validation CIM-10, déduplication
- Activé uniquement avec use_rag=True (--no-rag le désactive)

Chantier 2 — Admin référentiels :
- Config : REFERENTIELS_DIR, UPLOAD_MAX_SIZE_MB, ALLOWED_EXTENSIONS
- Chunking générique (PDF/CSV/Excel/TXT) + ajout incrémental FAISS dans rag_index.py
- ReferentielManager CRUD dans viewer/referentiels.py
- 5 routes Flask (listing, upload, indexation, suppression, rebuild)
- Template admin avec tableau interactif + lien sidebar

Fix : if cache → if cache is not None (OllamaCache vide évaluait à False)

410 tests passent (27 nouveaux, 0 régression).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

src/viewer/templates/base.html

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     {% block sidebar %}{% endblock %}
   </nav>
+  <div class="sidebar-admin" style="border-top:1px solid #1e293b;padding:0.5rem 1rem;">
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+      Référentiels RAG
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     <label for="model-select">Modèle Ollama</label>
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