Nicolas
74a0052431
Ajoute un logging JSON structure (meme convention que LoggerService cote apps/api) a services/tech-step-intent-service : chaque appel POST /v1/process journalise locale/texte en entree et entites/intent/score en sortie, chaque POST /v1/train journalise les uid entraines et les compteurs resultants. Chatter interne de spaCy mis a WARNING pour ne pas noyer ces lignes. Bug trouve et corrige en verifiant les octets bruts d'un log reel (pas juste son affichage terminal) : l'encodage par defaut de sys.stdout sur Windows produisait de vrais octets UTF-8 invalides pour tout texte accentue journalise (le francais des etapes de recette) — corrige par sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8") au demarrage. LOG_LEVEL configurable (INFO par defaut), documente dans le README du service et .env.example. Verifie : 30/30 pytest (3 nouveaux tests sur le formateur JSON), smoke test HTTP reel confirmant au niveau des octets que les caracteres accentues sont preserves, lint complet du monorepo. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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1.6 KiB
Python
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Python
"""`POST /v1/process` — appelé par `apps/api` (`IntentServiceClient.process`)
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en remplacement direct de l'ancien `NlpManager.process(locale, text)`. Voir
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`LocalePipeline.process` pour la sémantique exacte (locale non entraînée ou
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`text` vide -> résultat vide, jamais une erreur).
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"""
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import logging
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from fastapi import APIRouter, Depends
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from ..pipeline_registry import registry
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from ..schemas import EntityPayload, ProcessRequest, ProcessResponse
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from ..security import require_valid_secret
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logger = logging.getLogger(__name__)
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router = APIRouter(dependencies=[Depends(require_valid_secret)])
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@router.post("/v1/process", response_model=ProcessResponse)
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def process(request: ProcessRequest) -> ProcessResponse:
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result = registry.process(request.locale, request.text)
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# Une ligne par appel — input (`locale`/`text`) et output (`entities`/
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# `intent`/`score`) réunis dans la même ligne JSON, pour pouvoir suivre
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# exactement ce que le pipeline a décidé pour un texte donné (voir
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# `logging_config.py` pour le format).
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logger.info(
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"tech-step NLP process",
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extra={
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"locale": request.locale,
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"text": request.text,
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"entities": [{"uid": entity.uid, "start": entity.start, "end": entity.end} for entity in result.entities],
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"intent": result.intent,
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"score": result.score,
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},
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)
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return ProcessResponse(
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entities=[EntityPayload(uid=entity.uid, start=entity.start, end=entity.end) for entity in result.entities],
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intent=result.intent,
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score=result.score,
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)
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