Dom/t2a
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dom
540e0cb400 feat: architecture multi-modèles LLM + externalisation des prompts 
- Ajout OLLAMA_MODELS (coding/cpam/validation/qc) dans config.py avec get_model()
- Paramètre role= dans call_ollama() pour dispatch par rôle
- Cache Ollama : modèle stocké par entrée (migration auto de l'ancien format)
- 7 prompts externalisés dans src/prompts/templates.py (format str.format)
- Viewer : admin multi-modèles, endpoint PDF avec redaction, source texte
- Documentation prompts dans docs/prompts.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-19 20:51:52 +01:00
dom
aa397d5360 feat: configuration externalisée via .env + audit requirements 
- Externalise 13 variables de config via python-dotenv (chemins PDF,
  modèles Ollama/embedding/NER, FINESS, seuils) avec défauts identiques
- Centralise EMBEDDING_MODEL dans config.py (était hardcodé en 3 endroits)
- Ajoute .env.example documenté et .env au .gitignore
- Ajoute openpyxl et pandas manquants au requirements.txt
- Ajoute data/referentiels au mkdir de run.sh

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-13 19:46:33 +01:00
dom
037d255aa0 feat: ajout viewer Flask CIM-10 avec config Ollama centralisée et chronométrage 
Ajoute une interface web Flask pour visualiser les dossiers médicaux CIM-10,
avec temps de traitement par PDF, sélecteur de modèle Ollama, et centralisation
de la config Ollama dans src/config.py.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-10 20:11:07 +01:00
dom
4d6fbef2b9 feat: ajout RAG CIM-10 avec FAISS + Ollama 
Implémente un système RAG (Retrieval Augmented Generation) qui indexe
les documents de référence ATIH (CIM-10 FR 2026, Guide Métho MCO,
CCAM PMSI) et utilise Ollama (mistral-small3.2:24b) pour justifier
et valider le codage CIM-10 des diagnostics.

- Nouveaux modèles Pydantic : RAGSource, Diagnostic étendu (confidence,
  justification, sources_rag) — rétrocompatible
- Module rag_index.py : chunking des 3 PDFs, embedding sentence-camembert-large,
  index FAISS IndexFlatIP (3630 vecteurs)
- Module rag_search.py : recherche FAISS + appel Ollama avec fallback double
- Flag CLI --no-rag pour désactiver l'enrichissement RAG
- 18 nouveaux tests (88/88 passent)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-10 17:47:08 +01:00
dom
4a12cd2676 feat: pipeline T2A - anonymisation, extraction CIM-10 et intégration edsnlp 
Pipeline complet de traitement de documents médicaux PDF :
- Extraction texte (pdfplumber) et classification (Trackare/CRH)
- Anonymisation multi-couche (regex + NER CamemBERT + sweep)
- Extraction médicale CIM-10 hybride : edsnlp (AP-HP) enrichit les
  diagnostics, médicaments (codes ATC via Romedi) et négation,
  avec fallback regex pour les patterns spécifiques
- Fix sentencepiece pinné à <0.2.0 pour compatibilité CamemBERT

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-10 15:24:12 +01:00