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# answer

> Une réponse concise et sourcée, fondée uniquement sur la base de connaissance.

`answer` compose une réponse courte à une question clinique — fondée
**uniquement** sur les recommandations indexées, avec citations.

**Endpoint :** `POST /v1/answer` · **Outil MCP :** `answer`

## Déroulé

```
trouver les sources → sélectionner les plus pertinentes → composer une réponse citée
```

Quand aucune source ne couvre la question, `answer` renvoie une phrase fixe
indiquant que l'information n'est pas dans les recommandations indexées — il
n'invente pas.

## Requête

| Champ        | Type   | Notes                                                       |
| ------------ | ------ | ----------------------------------------------------------- |
| `query`      | string | Question clinique en texte libre (français).                |
| `source_ids` | int\[] | Optionnel. Restreindre le retrieval à des sources précises. |

## Réponse

```json theme={null}
{
  "query": "Quelle antibioprophylaxie pour une chirurgie colorectale ?",
  "reformulated_question": "Antibioprophylaxie recommandée en chirurgie colorectale",
  "answer": "Céfazoline en dose unique préopératoire...",
  "sources": [
    {
      "reco_id": 900,
      "reco_title": "Chirurgie colorectale",
      "source_name": "SFAR",
      "deep_link": "https://.../14853.pdf"
    }
  ],
  "tokens_in": 1200,
  "tokens_out": 90
}
```

<Note>
  Les citations sont un **tableau séparé** (pas de marqueurs inline). Chaque
  entrée est une recommandation réellement utilisée, dédoublonnée, avec son
  `deep_link`.
</Note>

Essayez en direct dans l'onglet **API Reference**.