Nicolas
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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>
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2.3 KiB
Python
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2.3 KiB
Python
"""Modèles Pydantic du contrat HTTP — voir le plan de migration pour le
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contrat exact attendu côté `apps/api` (`IntentServiceClient`,
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`apps/api/src/lib/recipe-matching/intent-service-client.ts`).
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"""
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from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
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from pydantic.alias_generators import to_camel
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# POST /v1/train
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# ---------------------------------------------------------------------------
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class TrainEntryPayload(BaseModel):
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"""Une technique — mêmes champs qu'une entrée de `TECH_STEP_TRAINING_DATA`
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(`apps/api/src/lib/recipe-matching/tech-step-training-data.ts`) pour une
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locale donnée."""
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uid: str
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synonyms: list[str] = Field(default_factory=list)
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utterances: list[str] = Field(default_factory=list)
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class TrainRequest(BaseModel):
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locale: str
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entries: list[TrainEntryPayload]
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class TrainResponse(BaseModel):
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# camelCase en sortie (`labelCount`, pas `label_count`) — cohérent avec
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# la convention JSON déjà en place côté `apps/api`/`packages/shared`
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# (voir `TechStepAuditClauseView` etc.), même si le code Python interne
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# reste en snake_case (convention PEP 8).
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model_config = ConfigDict(alias_generator=to_camel, populate_by_name=True)
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locale: str
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label_count: int
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utterance_count: int
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synonym_count: int
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# POST /v1/process
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# ---------------------------------------------------------------------------
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class ProcessRequest(BaseModel):
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locale: str
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text: str
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class EntityPayload(BaseModel):
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"""Une mention candidate d'une technique — offsets caractère `[start, end)`
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dans `text`, convention identique à `String.prototype.slice` côté
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`apps/api` (pas de décalage `+1` à appliquer côté Node, contrairement à
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l'ancien `NlpManager` de node-nlp)."""
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uid: str
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start: int
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end: int
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class ProcessResponse(BaseModel):
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entities: list[EntityPayload]
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intent: str | None
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score: float
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# GET /health
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# ---------------------------------------------------------------------------
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class HealthResponse(BaseModel):
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status: str
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