admins/medtech-hackathon
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
20 Commits 1 Branch 0 Tags
69a9884db5763a26b8393fc540d6f13a51c89321
Commit Graph

4 Commits

Author SHA1 Message Date
admins 69a9884db5 feat(ingest+поиск): приём ZIP через интерфейс, регистронезависимый поиск, чистка очереди 
- Загрузка архива (§4.1): POST /ingest распаковывает ZIP, дораспознаёт и
  догружает прайсы в базу (append). Виджет в админке. Кэш эмбеддингов справочника
  (dict_emb.npy) — догрузка считает только новый файл, эмбеддинги best-effort с
  откатом на fuzzy при сбое Gemini.
- Поиск по name_norm (lowercase): «УЗИ» и «узи» дают одинаковый результат —
  SQLite LIKE не сворачивает регистр для кириллицы.
- Фильтр названий: код-мнемоники («МОЗО.15») больше не попадают в очередь.
- /stats считается из базы — цифры на дашборде обновляются после загрузки.
- Деплой через Dockerfile (зависимости в образе, код монтируется томом).
- ruff: ядро и весь репозиторий проходят проверку.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-27 11:35:12 +05:00
admins 1ff5d93cd8 feat(день2): экран верификации с предложениями + обучение, детектор переплаты 
- очередь верификации: предложенный кандидат (топ эмбеддинг), подтвердить/другое/пропустить
- POST /match пополняет синонимы (learned_synonym) — обучающаяся нормализация
- сравнение: медиана + разброс цен + отклонение клиники (переплата/выгода)
- эмбеддер: дедуп названий + ретрай при 429 (квота Gemini)
- развёрнуто на med.secondbrain.tools

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-27 10:47:57 +05:00
admins 1de66eaa85 feat(etl): нормализация на Gemini-эмбеддингах (API), Vision подключён 
- эмбеддинги переведены с локального torch на Gemini API (лёгкий контейнер)
  GeminiEmbedder: gemini-embedding-001, 768d, RETRIEVAL query/document
- фильтр настоящих названий: коды/числа не уходят в сопоставление
- порог косинуса 0.70 → ~73% автонормализации (цель ТЗ ≥70%), остальное в unmatched
- Vision (gemini-2.5-flash, новый SDK) подключён в диспетчер для скан/нулевых PDF;
  проверено: Клиника 5 — 34 чистые позиции со страницы
- зависимости: убран torch/sentence-transformers, добавлен google-genai+numpy

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-26 17:17:06 +05:00
admins 14462e8c10 feat(etl): нормализация (каскад), валидация (8 правил), Vision-fallback 
- etl/normalize/matcher.py — каскад код→точное→эмбеддинги→fuzzy→unmatched
- etl/validate/rules.py — правила ТЗ §4.4; проверено: 15588 done / 11 needs_review
- etl/extractors/vision.py — Gemini Vision для битых/нестандартных PDF
- замер % автонормализации — после установки модели эмбеддингов

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-26 16:46:18 +05:00