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RAG system for diabetes information in Morocco # 🏥 MedRAG - Assistant RAG sur le Diabète > Système de question-réponse spécialisé sur le diabète, utilisant le Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour fournir des informations fiables et sourcées aux patients éduqués au Maroc. ## 🎯 Objectif Fournir un assistant conversationnel qui répond aux questions sur le diabète (type 1, type 2, gestationnel) en se basant **uniquement** sur des sources médicales validées, avec citations systématiques. ## 👥 Utilisateurs cibles Patients marocains éduqués, familles de patients diabétiques, personnes à risque cherchant de l'information fiable. ## 🏗️ Architecture ``` Question → Retrieval (vectoriel + BM25 + re-ranker) → LLM (Llama 3.1) → Réponse + Citations ``` ## 🚀 Stack technique - **Embeddings** : `paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2` (local, optimisé CPU) - **LLM local (dev/test)** : Phi-3 Mini 3.8B ou Qwen2.5 3B quantizé via Ollama - **LLM (évaluation)** : Llama 3.1 8B sur Google Colab (GPU gratuit) - **Vector store** : FAISS (CPU) - **Hybrid search** : BM25 + vectoriel - **Re-ranking** : `cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2` - **Évaluation** : RAGAS (sur Colab) ## 📊 Statut du projet 🚧 **En développement** — Phase 1 : Cadrage ## 📝 Documentation - SPEC.md — Spécification détaillée du projet - ROADMAP.md — Plan de développement ## 📄 License MIT