mirror of
https://github.com/siop-spelev/siop2.git
synced 2026-08-08 12:41:54 +00:00
b69c54ed0f
Recette (mode extractif, aucune clé) — elle a invalidé le modèle R5.1 : - MiniLM-384 classait la page-réponse DERRIÈRE des passages sans rapport (0,24 vs 0,41 sur la question type du plan) → bascule mesurée vers paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 (768 d, local/CPU), ADR-004 amendé avec le banc comparatif (e5-large écarté : 2,2 Go, scores compressés). - Migration r5_embeddings_mpnet : pgvector 384 → 768, index vidé (re-dérivable par « Réindexer tout »). - Découpage affiné (~350 caractères) : la phrase-réponse ne se noie plus, l'extrait cité est lisible ; seuils par défaut recalés 0,45/0,40/0,55. - Rejouée après bascule : réponse sourcée p. 2 en tête, refus honnête chiffré, suggestions étagées — 16/16 Playwright, 78 API, 23 pytest. - Revue pixel publiée (6 écrans réels vs maquettes, 3 arbitrages). Durcissement : - apps/ai/Dockerfile : uv, modèle ONNX téléchargé AU BUILD (ADR-004 §1), non-root, healthcheck ; répétition locale conteneurisée validée (healthz, reindex via MinIO/pgvector, 401 sans jeton, refus de boot api-sans-clé, réponse sourcée depuis le conteneur). - Compose Dokploy : siop2-ai interne (jamais sur dokploy-network, AI_SERVICE_TOKEN requis, génération opt-in, seuils par env) ; siop2-api branché (AI_SERVICE_URL). - Runbook §5-6 : service IA en production, calibrage des seuils sur le corpus client, réindexation post-déploiement. Le tag release/r5 attend la validation de la revue pixel par le référent. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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1.8 KiB
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"""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 et suggestion vivent dans des pipelines distincts (question →
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# passages vs description → libellés) : pas d'ordre imposé entre eux.
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# L'invariant : une suggestion tout juste retenue n'est jamais « forte ».
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assert 0 < SEUIL_PERTINENCE < 1
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assert 0 < 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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