Nicolas
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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>
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1.6 KiB
Python
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Python
"""`POST /v1/train` — appelé par `apps/api` (`IntentServiceClient.train`,
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`TechStepClassifierService._train`) une fois par locale à chaque warm-up
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serveur, avec l'intégralité de `TECH_STEP_TRAINING_DATA` filtrée pour cette
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locale. Voir `LocalePipeline.train` pour ce que "reconstruit à neuf" signifie
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concrètement.
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"""
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from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, status
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from ..locale_pipeline import TrainEntry, UnsupportedLocaleError
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from ..pipeline_registry import registry
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from ..schemas import TrainRequest, TrainResponse
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from ..security import require_valid_secret
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router = APIRouter(dependencies=[Depends(require_valid_secret)])
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@router.post("/v1/train", response_model=TrainResponse)
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def train(request: TrainRequest) -> TrainResponse:
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entries = [
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TrainEntry(uid=entry.uid, synonyms=entry.synonyms, utterances=entry.utterances)
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for entry in request.entries
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]
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try:
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label_count, utterance_count, synonym_count = registry.train(request.locale, entries)
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except UnsupportedLocaleError as err:
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# 422, pas 500 : une locale non supportée dans une requête de
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# `apps/api` est une erreur de configuration/version-skew entre les
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# deux services (voir le contrat documenté dans le plan de
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# migration), pas un échec inattendu du service lui-même.
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raise HTTPException(status_code=status.HTTP_422_UNPROCESSABLE_ENTITY, detail=str(err)) from err
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return TrainResponse(
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locale=request.locale,
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label_count=label_count,
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utterance_count=utterance_count,
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synonym_count=synonym_count,
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)
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