batchCooking/services/tech-step-intent-service/intent_service/routes/process.py
Nicolas 18abae7b6a feat(recipes): migre la detection des tech steps de node-nlp vers un microservice Python spaCy
Remplace TechStepClassifierService's node-nlp (NlpManager) par
services/tech-step-intent-service, un microservice FastAPI/spaCy dedie
(PhraseMatcher pour le NER par synonymes, textcat pour la classification
d'intention). Corpus (TECH_STEP_TRAINING_DATA) toujours possede par
apps/api, pousse au service via POST /v1/train a chaque warm-up ; le
service ne touche jamais Postgres (meme posture que
services/tech-step-llm-worker).

Cote apps/api :
- intent-service-client.ts : client HTTP vers le nouveau service
- tech-step-matcher.ts : delegue NER + intent classification au client,
  logique pure (splitIntoClauses, seuil/fallback) inchangee
- env.ts : INTENT_SERVICE_BASE_URL/INTENT_SERVICE_SECRET (secret requis,
  service coeur non optionnel)
- server.ts : warm-up avec retry/backoff (service Python demarre a part)
- scripts/calibrate-tech-step-threshold.ts : recalibration empirique de
  CONFIDENCE_THRESHOLD contre le jeu d'eval existant
- node-nlp retire (package.json, node-nlp.d.ts, model.nlp du .gitignore)

docker-compose.yml : nouveau service tech-step-intent-service (pas de
port expose, healthcheck, app en depend). CI : job intent-service-test
(pytest) + le job test demarre le service en arriere-plan avant la suite
Mocha (jamais de mock d'un service interne, cf specs/dev-conventions.md).

Verifie : 26/26 tests pytest du service (dont les offsets caracteres
exacts de tech-step-matcher.test.ts), lint + build complets du monorepo,
smoke test HTTP reel bout en bout. La suite Mocha et docker compose
build/up n'ont pas pu etre executes dans cet environnement (pas de
Postgres/Docker disponibles ici) — a confirmer via la CI et en local.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-25 20:11:30 +02:00

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Python

"""`POST /v1/process` — appelé par `apps/api` (`IntentServiceClient.process`)
en remplacement direct de l'ancien `NlpManager.process(locale, text)`. Voir
`LocalePipeline.process` pour la sémantique exacte (locale non entraînée ou
`text` vide -> résultat vide, jamais une erreur).
"""
from fastapi import APIRouter, Depends
from ..pipeline_registry import registry
from ..schemas import EntityPayload, ProcessRequest, ProcessResponse
from ..security import require_valid_secret
router = APIRouter(dependencies=[Depends(require_valid_secret)])
@router.post("/v1/process", response_model=ProcessResponse)
def process(request: ProcessRequest) -> ProcessResponse:
result = registry.process(request.locale, request.text)
return ProcessResponse(
entities=[EntityPayload(uid=entity.uid, start=entity.start, end=entity.end) for entity in result.entities],
intent=result.intent,
score=result.score,
)