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45ae491827
apps/ai : /internal/ask — seuil de pertinence, extraits sourcés ou refus honnête portant la taille du corpus cherché (D2), rédaction via le Generateur opt-in ; /internal/suggest — similarité sémantique entre la description libre et les libellés ACTIFS des référentiels, un code par champ, confiance FORTE/MOYENNE, « N bilans similaires sur ce parc ». Sans LLM : déterministe, explicable. 23 pytest. Contrat (74 opérations) : POST /assistant/ask → AssistantAnswer (EXTRACTIVE/GENERATED/REFUSAL, extraits cités, corpus cherché) et POST /assistant/suggest-bilan (codes existants seulement) ; clients web/mobile régénérés. API NestJS : module assistant — proxy vers siop2-ai (AI_SERVICE_URL/ AI_SERVICE_TOKEN, ADR-004 §4), permissions matrice (ask=view, suggest=edit), traduction interne→contrat, 503 propre si service éteint. 6 e2e sur stub HTTP (76 tests API). Bug débusqué par la vraie chaîne : fastembed ne norme pas ses vecteurs — la similarité des suggestions dépassait 1 (pgvector normalisait dans son opérateur, masquant l'écart). Normalisation à l'encodage + réindexation : bilans en tête (0.41), refus hors corpus, scores cosinus ≤ 1. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Python
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Python
"""Logique de l'assistant testée sans base : le seuil « sourcé ou silencieux »
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et la sélection des suggestions — la partie SQL est couverte par la recette
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réelle (convention R5.1 : pytest purs en CI)."""
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from siop_ai.assistant import (
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CHAMPS_BILAN,
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SEUIL_CONFIANCE_FORTE,
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SEUIL_PERTINENCE,
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SEUIL_SUGGESTION,
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_cosinus,
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)
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from siop_ai.embeddings import EmbeddeurDeterministe
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def test_les_seuils_sont_ordonnes():
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# pertinence < suggestion < confiance forte : un extrait tout juste
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# pertinent ne devient jamais une suggestion « forte » par accident.
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assert 0 < SEUIL_PERTINENCE <= SEUIL_SUGGESTION < SEUIL_CONFIANCE_FORTE < 1
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def test_champs_bilan_couvrent_les_six_champs_du_contrat():
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assert set(CHAMPS_BILAN) == {
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"DOOR_STATE",
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"CABIN_POSITION",
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"ANOMALY",
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"EXTERNAL_CAUSE",
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"ACTION_TAKEN",
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"COMPONENT_CONCERNED",
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}
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def test_similarite_discrimine_le_bon_code():
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"""Le cœur de la suggestion : une description de panne de porte doit être
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plus proche du code « portes » que d'un code sans rapport."""
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embeddeur = EmbeddeurDeterministe()
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description, porte, treuil = embeddeur.encoder(
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[
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"la porte cabine rebondit, cellule encrassée, nettoyage barrière porte",
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"anomalie constatée : cellule ou barrière de porte encrassée",
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"élément concerné : treuil et moteur de traction",
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]
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)
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assert _cosinus(description, porte) > _cosinus(description, treuil)
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def test_cosinus_de_vecteurs_normes():
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embeddeur = EmbeddeurDeterministe()
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[v] = embeddeur.encoder(["contrôle mensuel des portes palières"])
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assert abs(_cosinus(v, v) - 1.0) < 1e-6
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