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- 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>
46 lines
1.2 KiB
Bash
46 lines
1.2 KiB
Bash
#!/bin/bash
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set -e
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cd "$(dirname "$0")"
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echo "🚀 Démarrage de l'application T2A..."
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# Vérifier si l'environnement virtuel existe
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if [ ! -d ".venv" ]; then
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echo "📦 Création de l'environnement virtuel..."
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python3 -m venv .venv
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fi
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# Activer l'environnement virtuel
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echo "🔧 Activation de l'environnement virtuel..."
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source .venv/bin/activate
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# Installer/mettre à jour les dépendances
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if [ ! -f ".venv/.deps_installed" ] || [ "requirements.txt" -nt ".venv/.deps_installed" ]; then
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echo "📥 Installation des dépendances..."
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pip install -q --upgrade pip
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pip install -q -r requirements.txt
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touch .venv/.deps_installed
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else
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echo "✅ Dépendances déjà installées"
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fi
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# Créer les répertoires nécessaires
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mkdir -p input output/anonymized output/structured output/reports data/rag_index data/referentiels
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echo ""
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echo "✨ Application prête !"
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echo ""
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echo "📂 Répertoires :"
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echo " - input/ : Placez vos PDFs ici"
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echo " - output/ : Résultats du traitement"
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echo ""
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echo "🌐 Lancement du viewer sur http://localhost:5000"
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echo ""
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echo " Appuyez sur Ctrl+C pour arrêter"
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echo ""
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# Lancer le viewer
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python3 -m src.viewer
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