Nicolas
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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>
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1.2 KiB
Python
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1.2 KiB
Python
"""`require_valid_secret` — miroir inversé de
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`require-internal-worker.test.ts` côté `apps/api`. Utilise la fixture
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`client` partagée (`conftest.py`) — pas besoin d'une app entraînée
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séparément juste pour tester l'authentification.
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"""
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from fastapi.testclient import TestClient
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from intent_service.config import settings
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def test_rejects_a_missing_secret(client: TestClient):
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response = client.post("/v1/process", json={"locale": "fr", "text": "faire fondre"})
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assert response.status_code == 401
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def test_rejects_a_wrong_secret(client: TestClient):
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response = client.post(
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"/v1/process",
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json={"locale": "fr", "text": "faire fondre"},
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headers={"X-Intent-Service-Secret": "not-the-right-secret"},
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)
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assert response.status_code == 401
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def test_accepts_the_configured_secret(client: TestClient):
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response = client.post(
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"/v1/process",
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json={"locale": "fr", "text": "faire fondre"},
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headers={"X-Intent-Service-Secret": settings.intent_service_secret},
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)
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assert response.status_code == 200
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def test_health_requires_no_secret(client: TestClient):
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response = client.get("/health")
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assert response.status_code == 200
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