Dom/t2a_v2
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798cee463fc0ab4a4d9b3e8a9277b81835cd4761
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dom
798cee463f feat: guardian déterministe + config modèles locaux + prompt TIM R1-R6 
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
8e0ed1220d fix: max_tokens CPAM 6000→16000 + diagnostic troncature Ollama 
- Argumentation + correction : max_tokens porté à 16000 (num_predict)
- ollama_client : log done_reason=length pour détecter les troncatures serveur
- Résultat live : 1/3 Tier B (dossier 132 passé de C à B, score 5/10)
- Les 2 Tier C restants sont bloqués par hallucination de codes et
  absence de données bio, pas par max_tokens

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-20 15:00:08 +01:00
dom
e77c10da7d fix: réparation JSON tronqué + retry 429 + whitelist codes CPAM anti-hallucination 
- parse_json_response : réparation JSON tronqué par max_tokens (fermeture
  auto des structures ouvertes), meilleur stripping des blocs fencés avec
  texte superflu après la fermeture ```
- call_ollama : retry avec backoff exponentiel (1s/2s/4s) pour les erreurs
  429 rate limit, 3 tentatives au lieu de 2
- Validation adversariale : max_tokens 800 → 1500
- Prompt CPAM : whitelist PÉRIMÈTRE DE CODES AUTORISÉS (dossier DP+DAS +
  UCR) avec interdiction explicite des codes hors périmètre
- Tests : 19 tests parse_json/_repair_truncated_json, 6 tests whitelist

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-20 13:33:39 +01:00
dom
909e051cc9 feat: architecture multi-modèles LLM + quality engine + benchmark 
- Multi-modèles : 4 rôles LLM (coding=gemma3:27b-cloud, cpam=gemma3:27b-cloud,
  validation=deepseek-v3.2:cloud, qc=gemma3:12b) avec get_model(role)
- Prompts externalisés : 7 templates dans src/prompts/templates.py
- Cache Ollama : modèle stocké par entrée (migration auto ancien format)
- call_ollama() : paramètre role= (priorité: model > role > global)
- Quality engine : veto_engine + decision_engine + rules_router (YAML)
- Benchmark qualité : scripts/benchmark_quality.py (A/B, métriques CIM-10)
- Fix biologie : valeurs qualitatives (troponine négative) non filtrées
- Fix CPAM : gemma3:27b-cloud au lieu de deepseek (JSON tronqué par thinking)
- CPAM max_tokens 4000→6000, viewer admin multi-modèles
- Benchmark 10 dossiers : 100% DAS valides, 10/10 CPAM, 243s/dossier

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-20 00:21:09 +01:00
dom
01d47f3c4b feat: mode hybride Ollama — gemma3:27b pour CPAM, 12b pour codage 
Le pipeline utilise désormais gemma3:12b (rapide) pour le codage CIM-10
et gemma3:27b (meilleur raisonnement) pour la contre-argumentation CPAM.
Configurable via OLLAMA_MODEL_CPAM et OLLAMA_TIMEOUT_CPAM.

Inclut aussi : traçabilité source/page DAS, niveaux CMA ATIH, sévérité,
page tracker PDF, améliorations fusion et filtres DAS.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-17 17:53:53 +01:00
dom
4c6c0d25bd feat: fallback Anthropic Haiku quand Ollama est indisponible 
Quand Ollama refuse la connexion ou timeout, call_ollama() bascule
automatiquement sur l'API Anthropic (Haiku par défaut). Configurable
via ANTHROPIC_API_KEY et ANTHROPIC_FALLBACK_MODEL dans .env.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-16 09:42:32 +01:00
dom
a58398f5d4 feat: cache Ollama + parallélisation ThreadPool + filtrage DAS renforcé + modules GHM/CPAM/export RUM 
- Cache persistant JSON thread-safe pour les résultats Ollama (invalidation par modèle)
- Parallélisation des appels Ollama (ThreadPoolExecutor, 2 workers)
- 6 nouvelles règles de filtrage DAS parasites (doublons, ponctuation, OCR, labo, fragments)
- Client Ollama centralisé (mode JSON natif + retry)
- Module GHM (estimation CMD/sévérité)
- Module contrôle CPAM (parser + contre-argumentation RAG)
- Export RUM (format RSS)
- Viewer enrichi (détail dossier)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-12 13:44:34 +01:00