Changement d'architecture demande par l'utilisateur : le dataset
d'entrainement (TECH_STEP_TRAINING_DATA) quitte apps/api pour vivre
entierement dans services/tech-step-intent-service
(intent_service/training_data.py). Ce service est desormais autonome :
il s'entraine lui-meme une seule fois, a son propre demarrage
(PipelineRegistry.initialize, dans le lifespan FastAPI), sans plus
dependre d'un POST /v1/train pousse par apps/api (route supprimee).
apps/api ne connait plus aucune technique/synonyme, uniquement le
resultat de POST /v1/process.
Corpus enrichi avec les 48 techniques du lexique fourni (Arroser,
Appertiser, Braiser, Caraméliser, Confire, Julienne/Brunoise/Mirepoix/
Paysanne, Cuire à blanc/au bain-marie/à l'étouffée, Déglacer variantes,
Emulsionner, Glacer, Pocher, Réduire, Suer, Zester, etc.), soit 74
techniques au total (26 + 48). Integration complete bout en bout :
- reference-seed-data.ts : 48 nouvelles entrees TECH_STEPS
- apps/web/locales/fr/translation.json : libelles francais correspondants
- "Mitonner" fondu comme synonyme de simmer (pas une technique distincte,
sa propre definition le dit)
- "Blanchir un oeuf" (whiskPale) distingue de "Blanchir un legume"
(blanch, existant) via des synonymes en phrase complete plutot qu'au
mot nu — filter_spans (deja en place) resout la collision par
specificite
Impact performance mesure : le corpus elargi (74 classes vs 26) rend
l'entrainement bien plus lent a nombre d'iterations egal (150 iterations
depassait 17 minutes par run de test) — reduit a 40 iterations apres
mesures repetees en local (~200s/locale, ~400s pour fr+en combines).
docker-compose.yml (healthcheck start_period 600s), CI (timeout curl
600s) et le README du service documentent ce nouveau temps de demarrage.
CONFIDENCE_THRESHOLD recalibre a 0.2 par verification manuelle (0.75 puis
0.45 ne tenaient plus compte tenu du nombre de classes) — marque
explicitement comme placeholder en attendant une vraie repasse de
calibrate-tech-step-threshold.ts (necessite Postgres, indisponible dans
cet environnement).
Verifie : 28/28 tests pytest du service (suite complete re-ecrite pour
s'entrainer une seule fois par session sur le vrai corpus, fixture
partagee dans conftest.py), lint + build complets du monorepo. La suite
Mocha d'apps/api reste a confirmer via CI (le root hook mocha n'attend
plus l'entrainement, seulement CI's propre attente sur /health).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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>
