batchCooking/services/tech-step-intent-service/intent_service/utensil_vocabulary.py
kyuno053 550627919d
feat(recipes): associe ingredients, quantites et ustensiles aux techniques detectees (#75)
* feat(recipes): associe ingredients, quantites et ustensiles aux techniques detectees

Etend le pipeline de detection de techniques (tech-step-matcher.ts) pour
resoudre, par clause, les metadonnees qui accompagnent une technique
detectee :

- Ingredients : nouvelle fonction findIngredientMentions (ingredient-matcher.ts)
  qui scanne le texte d'une clause contre le catalogue Ingredient existant
  (reutilise INGREDIENT_LABELS_FR/EN deja utilise par matchIngredientName),
  avec extraction best-effort de la quantite+unite immediatement avant la
  mention.
- Ustensiles : nouveau catalogue Utensil (Prisma) + second PhraseMatcher
  cote service Python (intent_service/utensil_vocabulary.py), independant
  du textcat des techniques (pas d'interpretation necessaire pour un
  ustensile). POST /v1/process distingue desormais chaque entite via un
  champ kind (technique|utensil).
- Persistance : deux nouvelles tables StepTechStepIngredient/
  StepTechStepUtensil, liees a StepTechStep par sa cle composite
  (stepId, order), peuplees au moment du matching (recipe.service.ts) et
  exposees via StepTechStepView (packages/shared).

Aucune analyse syntaxique ajoutee (le parser spaCy reste exclu du
pipeline) : l'association se fait par appartenance a la clause deja
calculee par splitIntoClauses.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

* fix(recipes): corrige les tests casses par les nouveaux champs ingredients/utensils

recipe-tech-step-correction.test.ts asserte StepTechStepView en dur sans
les nouveaux champs ingredients/utensils (toujours [] pour une correction
manuelle, qui ne repasse jamais par le scan de metadonnees).

Retire aussi le nouveau cas de tech-step-matcher.test.ts qui inventait une
phrase jamais vue par le corpus reel : verifie en CI que le textcat la
classe avec confiance comme caramelize plutot que melt, un artefact du
petit corpus BOW plutot qu'un bug du code de matching. L'extraction
quantite+unite reste couverte integralement et de facon deterministe par
ingredient-matcher.test.ts.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

* feat(recipes): equilibre le corpus d'entrainement du textcat a 20 phrases par technique

Chaque technique n'avait que 3 a 7 utterances par locale (moyenne ~3.8),
un desequilibre reel entre classes qui contribue directement a des
classifications confiantes mais fausses sur une formulation jamais vue
(constate concretement dans la PR precedente : une phrase inedite pour
melt classee comme caramelize avec une confiance elevee).

Porte chaque technique a exactement 20 utterances par locale (fr et en) :
- Les utterances existantes sont conservees telles quelles, jamais
  reecrites.
- Le complement vient d'augment_utterances.py (nouveau script maintainer,
  reutilisable pour une future technique sous-alimentee) : enveloppe
  chaque utterance deja a l'imperatif/infinitif dans une tournure modale
  grammaticalement valide (il faut/veillez a/make sure to...) plutot que
  de dupliquer ou d'inventer du texte generique - vraie diversite de
  surface, vocabulaire distinctif de la technique intact.
- tests/test_training_data_balance.py fait respecter l'invariant en CI
  (20 minimum, meme nombre fr/en) pour toute future modification.

_TRAINING_ITERATIONS recalibre de 25 a 10 (locale_pipeline.py) pour
compenser les ~2.6x d'exemples par epoque : temps d'entrainement mesure
quasi identique a avant (~687s fr+en combines contre ~670s), confiance
egale ou meilleure sur les cas deja suivis (simmer 0.31 -> 0.48).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

* fix(recipes): remonte _TRAINING_ITERATIONS a 20, la gate F1 de CI etait sous 0.8 a 10

Le premier passage CI de l'equilibrage du corpus (20 utterances/technique)
a fait chuter le F1 agrege (tech-step-eval.test.ts) a 0.7999... avec
_TRAINING_ITERATIONS=10 : le pari qu'un corpus plus large convergerait en
moins d'epoques relatives etait faux a ce niveau de reduction. Remonte a
20 (mesure : ~699s pour la seule locale fr, previsiblement ~1360s pour
fr+en combines) - confiance nettement retablie sur les techniques
auparavant en echec au spot-check manuel (sweat ~0.99).

Consequence directe : le temps de demarrage du service passe d'environ
11 a environ 23 minutes. start_period (docker-compose.yml) et le timeout
d'attente /health (ci.yml) releves de 900s a 1800s en consequence.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

* fix(recipes): reequilibre le corpus via substitution de synonyme plutot que du remplissage generique

Deux tentatives precedentes de porter chaque technique a 20 utterances
ont mesurablement degrade le F1 agrege (tech-step-eval.test.ts, 0.80 ->
0.79/0.791) au lieu de l'ameliorer : le generateur reposait surtout sur
des tournures modales generiques ("il faut ...", "make sure to ..."),
partagees identiquement par les 74 classes - un textcat bag-of-words lit
ca comme une separabilite reduite entre classes, pas un padding neutre.

augment_utterances.py revu : priorite a la substitution de synonyme
(l'un des synonyms propres a la technique en tete d'une utterance
existante, remplace par un autre - vocabulaire genuinement distinctif),
les tournures modales ne servant plus qu'de complement limite (5 par
locale, pas 12). Resultat : 13 a 20 utterances par technique/locale
(moyenne ~19.7), contre un forcage uniforme a 20 qui necessitait un
remplissage generique disproportionne pour les techniques au vocabulaire
propre pauvre (julienne, sweat, bainMarie - precisement celles qui
echouaient). Confiance mesuree nettement retablie sur ces techniques
(sweat ~0.99, bainMarie ~0.98, julienne ~0.88).

tests/test_training_data_balance.py : plancher abaisse a 12 (vise 20,
garanti seulement si le vocabulaire propre de la technique le permet
sans repasser par le piege ci-dessus) ; suppression de l'exigence
fr/en egaux, plus vraie avec cette strategie (le potentiel de
substitution differe naturellement entre les deux langues).

Suite complete locale : 35/35 verts (22m26s).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

* revert(recipes): annule le reequilibrage du corpus d'entrainement du textcat

Trois strategies de generation differentes (tournures modales generiques,
tournures reduites + substitution de synonyme, substitution de synonyme
en priorite) ont ete tentees pour porter chaque technique a 20 utterances
par locale. Les trois degradent mesurablement le F1 agrege contre
TECH_STEP_EVAL_DATASET (tech-step-eval.test.ts) en dessous du seuil 0.8 :
0.7999 -> 0.791 -> 0.744 (chaque tentative pire que la precedente).

tech-step-eval-runner.ts documente explicitement ce seuil comme calibre
avec une marge deja tres etroite (0.8 pour un score mesure a 0.815) et
previent contre le fait de l'assouplir pour accommoder un classifieur
plus faible plutot que de corriger le probleme de fond - assouplir le
seuil ou le jeu d'evaluation pour faire passer cette PR irait a l'encontre
de cette convention documentee du projet.

Revient a l'etat d'avant tout reequilibrage (corpus a 3-7 utterances/
technique, _TRAINING_ITERATIONS=25, timeouts a 900s) - le dernier etat
confirme vert en CI sur cette branche. Ameliorer reellement l'equilibre
du corpus necessite du contenu redige a la main et verifie technique par
technique contre ce meme F1, pas une generation programmatique en bloc.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

* fix(recipes): reequilibre le corpus via substitution de synonyme plutot que du remplissage generique

Trois tentatives precedentes d'egaliser chaque technique a 20 utterances
ont toutes degrade le F1 agrege sous 0.8 (voir le commit revert
precedent). Nouvelle strategie, beaucoup plus conservatrice : egalise
chaque technique vers le maximum DEJA present dans le corpus (7 en fr,
5 en en, portes par cook/preheat), pas vers un nombre choisi dans
l'absolu - +3-4 utterances en moyenne par technique au lieu de +13-17.

augment_utterances.py (nouveau, reutilisable) genere le complement en
priorite par substitution de synonyme (un des synonyms propres a la
technique, en tete d'une utterance existante, remplace par un autre) -
avec un garde-fou supplementaire par rapport aux tentatives precedentes :
le synonyme de remplacement doit lui aussi etre a l'imperatif/infinitif,
pas juste le synonyme d'origine, pour eviter de substituer un groupe
nominal/adjectif ("a petit feu", "gros bouillons") a la place d'un
verbe et produire une phrase grammaticalement cassee. Tournures modales
uniquement en dernier recours pour les techniques dont le vocabulaire
n'apparait qu'en milieu de phrase (julienne, brunoise...).

Resultat : chaque technique a exactement 7 utterances en fr et 5 en en,
sans exception (tests/test_training_data_balance.py fait respecter cet
invariant). _TRAINING_ITERATIONS reste a 25 (inchange). start_period/
timeout d'attente /health releves de 900s a 1200s (temps d'entrainement
mesure ~930s contre ~670s avant, la marge de securite existante etait
devenue trop juste).

Suite complete locale : 35/35 verts (14m41s).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

* chore: retrigger CI (aucun run genere pour c7116d4, probable incident GitHub Actions)

---------

Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-26 19:50:52 +02:00

197 lines
7.5 KiB
Python

"""Vocabulaire du `PhraseMatcher` d'ustensiles — contrairement à
`training_data.py`, ce catalogue n'a jamais existé côté `apps/api` avant ce
service : il est *né* ici, pas rapatrié depuis TypeScript. Chaque `uid`
ci-dessous doit avoir une entrée `UTENSILS` correspondante
(`reference-seed-data.ts` côté `apps/api`) et un libellé
`catalog.utensils.<uid>` (`apps/web`'s `locales/fr/translation.json`).
Un seul type de contenu par ustensile/locale (contrairement à
`TechStepTrainingEntry`'s `synonyms`/`utterances`) : un ustensile mentionné
n'a pas besoin d'être *interprété* comme une technique peut l'être
(`préchauffer` vs `chauffer` dépend du contexte ; `poêle` n'en dépend pas) —
juste reconnu, comme les `synonyms` de `training_data.py` alimentent le
`PhraseMatcher` de techniques. Pas de `textcat` équivalent ici, voir
`LocalePipeline`'s propre commentaire sur `_utensil_matcher`.
"""
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass(frozen=True)
class UtensilLocaleVocabulary:
synonyms: list[str] = field(default_factory=list)
@dataclass(frozen=True)
class UtensilEntry:
"""`uid` doit correspondre à un `Utensil.key`."""
uid: str
fr: UtensilLocaleVocabulary
en: UtensilLocaleVocabulary
UTENSIL_VOCABULARY: list[UtensilEntry] = [
UtensilEntry(
uid="pan",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["poêle", "sauteuse", "poêle antiadhésive"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["pan", "frying pan", "skillet"]),
),
UtensilEntry(
uid="saucepan",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["casserole", "petite casserole"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["saucepan", "sauce pan"]),
),
UtensilEntry(
uid="pot",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["marmite", "faitout", "cocotte"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["pot", "stockpot", "dutch oven"]),
),
UtensilEntry(
uid="knife",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["couteau", "couteau de cuisine", "couteau d'office"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["knife", "kitchen knife", "chef's knife"]),
),
UtensilEntry(
uid="whisk",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["fouet"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["whisk"]),
),
UtensilEntry(
uid="bowl",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["saladier", "bol", "cul-de-poule"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["bowl", "mixing bowl"]),
),
UtensilEntry(
uid="bakingSheet",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["plaque de cuisson", "plaque à pâtisserie", "plaque du four"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["baking sheet", "baking tray", "sheet pan"]),
),
UtensilEntry(
uid="mold",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["moule", "moule à gâteau", "moule à cake"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["mold", "mould", "baking pan"]),
),
UtensilEntry(
uid="colander",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["passoire", "égouttoir"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["colander", "strainer"]),
),
UtensilEntry(
uid="cuttingBoard",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["planche à découper"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["cutting board", "chopping board"]),
),
UtensilEntry(
uid="oven",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["four"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["oven"]),
),
UtensilEntry(
uid="blender",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["blender", "mixeur plongeant", "mixeur girafe"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["blender", "immersion blender"]),
),
UtensilEntry(
uid="mixer",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["batteur", "batteur électrique", "robot pâtissier"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["mixer", "stand mixer", "hand mixer"]),
),
UtensilEntry(
uid="spatula",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["spatule", "maryse"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["spatula"]),
),
UtensilEntry(
uid="ladle",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["louche"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["ladle"]),
),
UtensilEntry(
uid="grater",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["râpe"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["grater"]),
),
UtensilEntry(
uid="rollingPin",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["rouleau à pâtisserie"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["rolling pin"]),
),
UtensilEntry(
uid="lid",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["couvercle"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["lid"]),
),
UtensilEntry(
uid="tongs",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["pince", "pince de cuisine"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["tongs"]),
),
UtensilEntry(
uid="peeler",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["économe", "éplucheur"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["peeler", "vegetable peeler"]),
),
UtensilEntry(
uid="sieve",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["tamis", "chinois"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["sieve"]),
),
UtensilEntry(
uid="foodProcessor",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["robot ménager", "robot de cuisine", "robot culinaire"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["food processor"]),
),
UtensilEntry(
uid="steamerBasket",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["panier vapeur", "cuit-vapeur"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["steamer basket", "steamer"]),
),
UtensilEntry(
uid="skewer",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["brochette", "pique en bois"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["skewer"]),
),
UtensilEntry(
uid="pastryBrush",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["pinceau de cuisine", "pinceau à pâtisserie"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["pastry brush", "basting brush"]),
),
UtensilEntry(
uid="ramekin",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["ramequin"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["ramekin"]),
),
UtensilEntry(
uid="dish",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["plat", "plat à gratin", "plat allant au four"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["dish", "baking dish", "gratin dish"]),
),
UtensilEntry(
uid="wok",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["wok"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["wok"]),
),
UtensilEntry(
uid="thermometer",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["thermomètre", "thermomètre de cuisson"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["thermometer"]),
),
UtensilEntry(
uid="mandoline",
fr=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["mandoline"]),
en=UtensilLocaleVocabulary(synonyms=["mandoline"]),
),
]
def synonyms_for_locale(locale: str) -> dict[str, list[str]]:
"""Aplati {@link UTENSIL_VOCABULARY} en `{uid: synonyms}` pour une seule
locale — la forme que `LocalePipeline.preload()` attend pour construire
son `PhraseMatcher` d'ustensiles. Miroir de `training_data.entries_for_locale`,
en plus simple (pas d'`utterances`, un seul champ à extraire)."""
return {
entry.uid: getattr(entry, locale).synonyms
for entry in UTENSIL_VOCABULARY
if hasattr(entry, locale)
}