batchCooking/services/tech-step-intent-service/intent_service/routes/process.py
Nicolas a04d796167
Some checks failed
CI / build (push) Successful in 3m31s
CI / lint (push) Successful in 4m15s
CI / e2e (push) Failing after 8m37s
CI / intent-service-test (push) Successful in 12m2s
CI / test (push) Failing after 21m35s
feat(tech-steps): detecte les temperatures dans les etapes
3e type de metadonnee de clause, a cote des ingredients et des ustensiles :
temperature en °C (« 180°C », « 200 degres », °F converti), numero de
thermostat (« th. 6 ») et intensite qualitative (« feu doux/moyen/vif » ->
low/medium/high).

services/tech-step-intent-service :
- `temperature_extraction.py` : `extract_temperatures(text, locale)` pur,
  a base de regex (independant du modele spaCy et de l'entrainement).
- `ProcessResult` / `ProcessResponse` gagnent `temperatures` (ajout additif
  au contrat ; cle `gas_mark` en snake_case sur le fil). `process()` les
  extrait meme pour une locale pas encore entrainee.
- Tests `test_temperature_extraction.py` (10) ; `test_routes_process.py` :
  2 assertions d'egalite stricte gagnent `"temperatures": []`, +1 cas.

apps/api :
- `IntentServiceTemperature` (mappe `gas_mark` -> `gasMark` a la frontiere).
- `TechStepMatch.temperatures` : filtrees par appartenance de span a la
  clause, meme regle que les ustensiles.
- `model StepTechStepTemperature` (aucune FK — la valeur structuree EST la
  donnee) + migration manuelle `20260829120000_step_tech_step_temperature`
  (cascade via le TRUNCATE de `step_tech_step`, rien a ajouter a
  reset-db.ts). Persistance + lecture dans `recipe.service.ts`
  (`recipeInclude`, `toStepTechStepViews`) et l'include de sequence fraiche
  du service de correction ; `sources.service.ts` (apercu d'import) les
  fait transiter.

packages/shared : `StepTechStepTemperatureView` + `temperatures` sur
`StepTechStepView`.

apps/web :
- `splitDescriptionSegments` enrobe `splitDescriptionByTechSteps` et
  redecoupe les segments non-keyword autour des spans de temperature (la
  logique technique intriquee reste intacte). `?? []` tolere une payload
  d'avant `temperatures`.
- `StepDescription` : surlignage `.step-temperature` + Tooltip via
  `temperatureLabel` ; i18n `recipes.temperature.*`.
- Tests composants +4 (22 verts) ; pas d'UI de correction (v1, comme les
  ustensiles).

Verifie : biome + tsc + `pnpm -r build` ; web 102/103 e2e (l'echec est le
flake pre-existant recipe-form.feature, sans rapport) + 49/49 composants ;
pytest temperature + routes 15/15. `pnpm --filter api test` (Postgres +
intent-service requis) non lance ici.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-29 17:38:02 +02:00

70 lines
2.4 KiB
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).
"""
import logging
from fastapi import APIRouter, Depends
from ..pipeline_registry import registry
from ..schemas import EntityPayload, ProcessRequest, ProcessResponse, TemperaturePayload
from ..security import require_valid_secret
logger = logging.getLogger(__name__)
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)
# Une ligne par appel — input (`locale`/`text`) et output (`entities`/
# `intent`/`score`) réunis dans la même ligne JSON, pour pouvoir suivre
# exactement ce que le pipeline a décidé pour un texte donné (voir
# `logging_config.py` pour le format).
logger.info(
"tech-step NLP process",
extra={
"locale": request.locale,
"text": request.text,
"entities": [
{"uid": entity.uid, "start": entity.start, "end": entity.end, "kind": entity.kind}
for entity in result.entities
],
"temperatures": [
{
"start": temp.start,
"end": temp.end,
"celsius": temp.celsius,
"gas_mark": temp.gas_mark,
"qualitative": temp.qualitative,
}
for temp in result.temperatures
],
"intent": result.intent,
"score": result.score,
},
)
return ProcessResponse(
entities=[
EntityPayload(uid=entity.uid, start=entity.start, end=entity.end, kind=entity.kind)
for entity in result.entities
],
temperatures=[
TemperaturePayload(
start=temp.start,
end=temp.end,
celsius=temp.celsius,
gas_mark=temp.gas_mark,
qualitative=temp.qualitative,
raw=temp.raw,
)
for temp in result.temperatures
],
intent=result.intent,
score=result.score,
)