dom
798cee463f
feat: guardian déterministe + config modèles locaux + prompt TIM R1-R6
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Guardian déterministe post-LLM (0 appel modèle, <1ms) :
- Corrige les valeurs bio hallucinées via confrontation dossier
- Step 1b : vérifie l'association test↔diagnostic via _BIO_THRESHOLDS
- Chemin bidirectionnel : CONFIRMÉ↔NON CONFIRMÉ selon bio réelle
- Force R3 : codes bio-infirmés → codes_non_defendables
- Step 2b : retire les codes bio-confirmés de codes_non_defendables
- Retire les moyens défendant des codes bio-contredits
- _safe_bio_replace() : regex protégeant les normes [X-Y]
- Nettoyage texte libre (conclusion, rappel, codes_nd, raisonnement)
- Score factuel déterministe avec pénalités
Config modèles pour déploiement local (DGX Spark) :
- CPAM : mistral-small3.2:24b (TIM complet, bonne précision bio)
- Validation : qwen3:32b (rapide, LOGIC-3 actif)
- Timeout : 120s → 600s pour modèles locaux
Ollama : migration /api/generate → /api/chat (messages format)
Prompt CPAM_ARGUMENTATION restructuré :
- R1-R6 non-négociables en tête (avant données)
- Champ raisonnement_interne (chain-of-thought structuré)
- 5 passes TIM avec références explicites aux règles
Test cpam_quality : métriques guardian dans le résumé
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-03-04 22:00:40 +01:00
dom
ce7a9650af
feat: méthode TIM experte CPAM + moteur de règles étendu
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CPAM — Méthode TIM (mémoire en défense) :
- Réécriture CPAM_ARGUMENTATION avec raisonnement 5 passes TIM
(contexte admin → motif réel → confrontation bio → hiérarchie → validation défensive)
- _BIO_THRESHOLDS (19 entrées) + _build_bio_confrontation() pour
confrontation biologie/diagnostic avec seuils chiffrés et verdicts
- _format_response() dual format : nouveau TIM (moyens numérotés, tableau
bio, codes non défendables, conclusion dispositive) + rétrocompat legacy
- CPAM_ADVERSARIAL mis à jour pour vérifier honnêteté intellectuelle
- Tests adaptés + 12 nouveaux tests (bio confrontation, format TIM)
Moteur de règles :
- Nouvelles règles YAML : demographic, diagnostic_conflicts,
procedure_diagnosis, temporal, parcours
- Bio extraction FAISS (synonymes vectoriels)
- Veto engine enrichi (citations, Trackare skip, règles démographiques)
- Decision engine : _apply_bio_rules_gen() + matchers analytiques
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-03-04 11:57:07 +01:00
dom
aa397d5360
feat: configuration externalisée via .env + audit requirements
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- 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
