* feat(api): remplace la détection des tech steps par un pipeline NLP (node-nlp) Le matching par regex ne généralisait jamais au-delà de son propre vocabulaire — une étape décrivant la fonte du beurre comme "jusqu'à ce que le beurre ait disparu dans la poêle" ne contient aucun verbe sur lequel une regex pourrait s'ancrer, alors que le sens est sans ambiguïté. Nouveau pipeline en 3 étapes (TechStepClassifierService, node-nlp 4.27.0 — la 5.x est encore alpha, non retenue) : 1. NER (entités enum) trouve les mentions candidates + leur position exacte, à partir de listes de synonymes (tech-step-training-data.ts) plutôt que de regex écrites à la main. ner.threshold: 1 (exact, après normalisation) — le défaut à 0.8 faisait matcher "faire" (verbe auxiliaire omniprésent) contre "frire" par pure proximité de chaîne. 2. La description est découpée en clauses autour de ces candidats (splitIntoClauses, pure/testable sans modèle). 3. Le NlpManager classe chaque clause individuellement, entraîné sur des phrases qui n'emploient jamais le verbe de la technique — c'est ce qui apporte la compréhension du sens. En dessous de CONFIDENCE_THRESHOLD (0.65, ajusté empiriquement), retombe sur la technique impliquée par l'ancre NER plutôt que d'abandonner un match clairement ancré sur un mot-clé. TechStepMapping (table de regex par technique/locale) supprimée — migration 20260821130000_drop_tech_step_mapping — plus aucune table n'est interrogée à l'exécution, les données de matching vivent en code. TECH_STEPS (reference-seed-data.ts) simplifié en simple liste de uid, les mappings ayant disparu. Deux pièges trouvés en construisant ce pipeline, corrigés à la source : - db/prisma.ts construisait PrismaClient sans importer config/env.ts — un run de test isolé pouvait faire gagner la course au .env interne de Prisma (dev) contre .env.test. Fixé en important config/env.js en tout premier, pour effet de bord. - NlpManager a autoSave/autoLoad: true par défaut — persiste le modèle entraîné dans model.nlp et le recharge au lieu de ré-entraîner au prochain démarrage. Les deux désactivés explicitement (sinon un modèle obsolète masquerait silencieusement toute mise à jour du corpus/seuil) ; model.nlp ajouté au .gitignore en garde-fou. apps/api/src/db/prisma.ts, recipe.service.ts, sources.service.ts et recipe-translation.ts adaptés à la matching async (le classifieur entraîné remplace le couple loadTechStepMappingRules+matchTechStepSpans synchrone) ; server.ts appelle techStepClassifier.warmUp() avant d'accepter du trafic (le tout premier appel réel à NlpManager.process() charge les ressources par langue de node-nlp, plusieurs secondes). Vérifié : tsc --noEmit, biome check (0 erreur), build complet des 6 packages, 308 tests API (dont un test-support/reset-db.ts corrigé — référençait encore tech_step_mapping dans son TRUNCATE). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * feat(api): ajoute la délimitation de contexte aux tech steps et étoffe le vocabulaire du classifieur Deux évolutions du pipeline NLP de détection des tech steps (PR #63) : 1. Délimitation de contexte — en plus du mot-clé qui déclenche un match (start/end), chaque TechStepMatch porte maintenant contextStart/ contextEnd : la clause complète autour du mot-clé (ex : "poêle chaude" comme mot-clé, "Dans une poêle chaude" comme contexte). Persisté sur StepTechStep (colonnes nullables, migration dédiée), exposé via StepTechStepView, et rendu côté web avec un style plus discret que le mot-clé (StepDescription.tsx, .step-tech-step-context). splitIntoClauses coupe désormais sur l'espace le plus proche du milieu de l'écart entre deux candidats plutôt que sur le milieu brut, pour ne jamais couper un mot en deux (findGapSplitPoint). 2. Vocabulaire du classifieur — synonymes et locutions supplémentaires par technique (FR/EN) pour fiabiliser la détection sur des formulations que le corpus initial ne couvrait pas. Plusieurs bugs de fond trouvés et corrigés en cours de route, tous confirmés par la suite de tests complète (309 tests) : - un synonyme multi-mots qui est un préfixe-mot d'un synonyme plus court déjà enregistré pour la même technique fait matcher les deux comme candidats NER distincts et chevauchants, corrompant le découpage en clauses (parfois jusqu'à une mauvaise classification) — retiré partout où ce motif a été repéré (cook, fry, deglaze, simmer, boil, roast, chop, mince, marinate, preheat, bake, plate, coat) ; - "poêlé"/"poêlée" comme synonymes de panFry sont réduits à la même racine que le nom "poêle" par le stemmer français de node-nlp, provoquant un faux positif sur toute mention nue de "poêle" (dont celle de preheat) — retiré ; - "Fouetter les blancs en neige" était mal classé en foldIn (la phrase d'entraînement de foldIn partage la même locution) — corrigé en ajoutant des phrases d'entraînement dédiées à whisk ; - "Émincer les tomates" est passé sous le seuil de confiance vers melt après l'ajout du nouveau vocabulaire ailleurs dans le corpus — corrigé en élargissant les phrases d'entraînement de mince à un autre légume. Le test unitaire de splitIntoClauses avec un point de coupure obsolète (pré-datant findGapSplitPoint) est aussi corrigé. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(api): corrige la découpe des clauses et le seuil de confiance du classifieur de tech steps Trouvé en examinant des vraies recettes déjà en base après le dernier étoffement du vocabulaire : plusieurs étapes bien réelles se faisaient classer sur la mauvaise technique, sans lien avec un mot-clé manquant. - splitIntoClauses coupe désormais sur la limite de phrase (juste après un ".", "!" ou "?") la plus proche du milieu de l'écart entre deux candidats quand il y en a une, plutôt que sur l'espace brut le plus proche du milieu. Une description à deux techniques dans deux phrases distinctes ("Préchauffer le four à 180°C. Dans un saladier, mettre le beurre... et mélanger.") ne coupait qu'au milieu brut, ce qui pouvait trancher en pleine deuxième phrase et envoyer au classifieur une clause tronquée ("...(thermostat 6). Dans un saladier, mettre" sans complément) — assez éloignée des phrases d'entraînement courtes et complètes pour se faire mal classer avec confiance (préchauffer prédit "mix", mélanger prédit "melt"). - CONFIDENCE_THRESHOLD passe de 0.65 à 0.75 : du texte anglais passé dans le classifieur français (qui doit ne rien trouver, garanti par le test d'isolation des locales) scorait 0.69 sur "boil" — du bruit de petit corpus, pas un vrai verdict. Les cas réels que ce seuil sert à faire confiance scorent 0.91 à 1.0 en pratique ; 0.75 sépare proprement le bruit du signal sans rien casser (309 tests toujours verts). - Deux phrases d'entraînement ajoutées à `cook` pour deux clauses réelles mal classées (feu doux + remuant, découvert + laisser cuire) qui n'avaient pourtant pas de mot-clé manquant. Ajoute aussi src/scripts/backfill-tech-steps.ts : la détection ne tourne qu'à la création/modification d'une recette, jamais rétroactivement — ce script recalcule le start/end/contextStart/ contextEnd de chaque étape existante contre le classifieur actuel, pour ne pas avoir à rouvrir et resauvegarder chaque recette à la main après un changement de corpus. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(web): rend le contexte des tech steps réellement visible Le style existant (fond teinté à 6% d'opacité, sans autre indice visuel) était structurellement correct — vérifié en base, l'API et le DOM contenaient bien les spans de contexte — mais imperceptible à l'œil sur ce thème sombre : --color-primary n'est pas assez saturé pour qu'une teinte de quelques % se distingue du fond de la carte. Vérifié en créant une recette test dans le navigateur et en zoomant le texte rendu : littéralement aucune différence visible avant, un rectangle net après. Passe à 10% de fond + une bordure basse pleine à 45% d'opacité comme second indice visuel indépendant, tout en gardant le mot-clé (soulignement pointillé + fond à 14% + curseur + tooltip) nettement plus marqué que son contexte. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(web): retire l'affichage visuel du contexte des tech steps Ne touche que le rendu — le backend continue de calculer et de persister contextStart/contextEnd (tech-step-matcher.ts, StepTechStep), et splitDescriptionByTechSteps continue de découper la description autour du contexte (segments isKeyword: false). StepDescription.tsx rend désormais ces segments comme du texte brut, comme un segment sans technique — plus d'encadré/bordure autour de la clause, seul le mot-clé reste surligné avec sa tooltip. .step-tech-step-context (CSS) retirée, devenue inutilisée. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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// Imported for its side effect only (loading `.env`/`.env.test` via
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// dotenv) — must run *before* `new PrismaClient()` below. The generated
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// Prisma Client bakes in its own fallback `.env` path (always
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// `apps/api/.env`, the dev one — resolved once at `prisma generate` time)
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// and loads it internally the first time a `PrismaClient` is constructed,
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// unless `DATABASE_URL` is already set in `process.env` by then — dotenv
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// never overrides an already-set variable, so whichever of these two env
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// loads runs first "wins" for the rest of the process. Without this
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// import, that race depended entirely on which test file some *other*
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// module happened to import first, which normally worked out only by
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// coincidence (whatever file mocha's `test/**/*.test.ts` glob happens to
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// resolve first) — running a single test file in isolation (e.g. `mocha
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// test/some-file.test.ts` directly, bypassing that glob) could silently
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// resolve `DATABASE_URL` to the real dev database instead of
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// `.env.test`'s. `resetDatabase()`'s own `assertRunningAgainstTestDatabase`
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// guard (test-support/reset-db.ts) is what actually caught this in
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// practice — it throws rather than truncating the wrong database — but
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// the fix belongs here, at the source, not just at that one call site.
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import "../config/env.js";
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import { PrismaClient } from "@prisma/client";
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/**
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* Single shared Prisma client instance for the whole process. Prisma
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* manages its own connection pool internally — instantiating a new
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* `PrismaClient` per request would exhaust database connections instead of
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* reusing them.
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*/
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export const prisma = new PrismaClient();
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