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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>
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version: 1
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# 'strict' => si un rule_id n'est pas listé dans base.yaml, il est considéré OFF
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# quand le routage runtime est actif (objectif: pro / pas de surprise).
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mode: strict
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defaults:
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# Socle pro: toujours actif (peu coûteux, structure la contestabilité)
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enabled_packs:
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- vetos_core
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- decisions_core
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# (Optionnel) règles toujours ON même si leur pack n'est pas actif
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always_on_rules: []
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# Triggers : activer des packs additionnels seulement si le dossier a des signaux pertinents
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triggers:
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- id: TRG-ELECTROLYTES
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enable_packs: ["bio_electrolytes"]
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when_any:
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# Codes souvent porteurs d'ionogramme (hyponatrémie/hyperkaliémie/hypokaliémie)
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codes_prefix: ["E87."]
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# Ou biologie présente
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lab_tests: ["ionogramme", "sodium", "potassium", "na", "k"]
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# Ou texte
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keywords:
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- "ionogramme"
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- "hypokali"
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- "hyperkali"
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- "hyponatr"
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- "hypernatr"
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- "kaliémie"
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- "natrémie"
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- "sodium"
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- "potassium"
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