batchCooking/apps/api
Nicolas f2fd3b961a fix(recipes): entraine le textcat sur les synonymes en plus des utterances
Suite a une suggestion de revue de code : le textcat n'apprenait
jusqu'ici que sur entry.utterances, jamais sur entry.synonyms (deja
utilises pour le PhraseMatcher). Ajouter le mot-cle isole comme exemple
positif de sa propre technique ameliore radicalement la confiance sur
les cas ancres sans paraphrase entrainee.

Mesures sur le vrai corpus (74 techniques) :
- 40 iterations + synonymes (749 exemples vs 286 avant) : gain de
  confiance massif (simmer 0.25->0.60, cook 0.33->0.60, bake 0.34->0.86)
  mais temps d'entrainement multiplie par 2.6 (~535s/locale, ~17min
  combine pour fr+en — inacceptable).
- 15 iterations + synonymes : retour a un temps raisonnable (~205s) mais
  qualite pire qu'avant (simmer/cook repassent sous le seuil de
  confiance) — les exemples supplementaires ne compensent pas la perte
  d'epoques a ce point.
- 25 iterations + synonymes (retenu) : ~336s/locale (~670s combine),
  meilleur compromis — tous les cas mesures s'ameliorent par rapport a
  la config precedente (simmer 0.25->0.31, cook 0.33->0.38,
  bake 0.34->0.62, zest 0.64->0.66, julienne 0.56->0.76, compote
  0.76->0.78), bruit hors-vocabulaire toujours negligeable (~0.02).

CONFIDENCE_THRESHOLD releve de 0.2 a 0.25 (le cas le plus faible mesure
est maintenant 0.31, avec plus de marge qu'avant). docker-compose.yml
(start_period 900s) et la CI (timeout 900s) ajustes pour le nouveau
temps de demarrage (~11 min pour fr+en combines, contre ~7 min avant).

Deux autres pistes de la meme revue examinees et non retenues avec
justification : classe __OTHER__/negatifs hors-domaine (le bruit mesure
est deja bas, ~0.02, sans le symptome que cette classe corrige) et boost
de score post-traitement si le NER confirme l'intention predite (casserait
la garantie "score brut, jamais corrige par l'ancre" que
services/tech-step-llm-worker's audit de faible confiance depend
explicitement d'avoir, voir le commentaire de TechStepClauseClassification
dans tech-step-matcher.ts).

Verifie : 28/28 pytest (dont le vrai corpus complet, ~10.5 min pour la
suite complete), lint + build du monorepo.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-26 08:37:09 +02:00
..
prisma feat(recipes): migre la detection des tech steps de node-nlp vers un microservice Python spaCy 2026-08-25 20:11:30 +02:00
src fix(recipes): entraine le textcat sur les synonymes en plus des utterances 2026-08-26 08:37:09 +02:00
test fix(recipes): corrige l'assertion de taille du catalogue TechStep en dur 2026-08-25 23:08:42 +02:00
test-support feat(recipes): rapatrie le corpus NLP cote Python et l'enrichit de 48 techniques 2026-08-25 22:59:13 +02:00
.env.example feat(recipes): migre la detection des tech steps de node-nlp vers un microservice Python spaCy 2026-08-25 20:11:30 +02:00
.env.test.example feat(recipes): migre la detection des tech steps de node-nlp vers un microservice Python spaCy 2026-08-25 20:11:30 +02:00
.mocharc.json fix(recipes): corrige les matches dupliques et le timeout de warm-up des tests CI 2026-08-25 20:23:35 +02:00
Dockerfile fix(docker): n'installe plus/ne build plus Cypress dans l'image de prod (#22) 2026-08-19 09:45:04 +02:00
package.json feat(recipes): migre la detection des tech steps de node-nlp vers un microservice Python spaCy 2026-08-25 20:11:30 +02:00
tsconfig.json Scaffold generic pnpm monorepo (api + web + shared) (#1) 2026-08-16 10:55:13 +02:00