Nicolas Cantu
8c089127af
- Mise à jour du README.md avec les nouvelles fonctionnalités - Documentation API mise à jour avec les intégrations externes - Guide d'installation avec bootstrap automatisé - Architecture mise à jour avec Celery et intégrations - CHANGELOG détaillé avec toutes les nouvelles fonctionnalités - Nouvelle documentation des fonctionnalités v1.2.0 Nouvelles sections documentées: - Pipeline de traitement asynchrone avec Celery - Intégrations avec APIs externes (Cadastre, Géorisques, BODACC, etc.) - Clients d'intégration (AnythingLLM, Neo4j, OpenSearch) - Configuration d'environnement centralisée - Script bootstrap automatisé - Monitoring et observabilité - Exemples d'utilisation et API
226 lines
8.3 KiB
Python
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8.3 KiB
Python
"""
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Tâches de vérification et contrôle qualité
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"""
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import logging
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from typing import Dict, Any
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from services.worker.celery_app import app
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logger = logging.getLogger(__name__)
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@app.task(bind=True, name='verification.verify_document')
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def verify_document(self, doc_id: str, entities: Dict[str, Any], doc_type: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
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"""
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Vérification et contrôle qualité d'un document
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Args:
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doc_id: Identifiant du document
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entities: Entités extraites
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doc_type: Type de document
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context: Contexte de traitement
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Returns:
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Résultat des vérifications
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"""
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try:
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logger.info(f"Début des vérifications pour le document {doc_id}")
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# Mise à jour du statut
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self.update_state(
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state='PROGRESS',
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meta={'current_step': 'verification', 'progress': 0}
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)
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# Vérifications externes avec les APIs
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verification_results = {}
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# 1. Vérification des adresses via Cadastre
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if 'bien' in entities and 'adresse' in entities['bien']:
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try:
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from services.worker.utils.external_apis import ExternalAPIManager
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api_manager = ExternalAPIManager()
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address_result = await api_manager.verify_address(
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entities['bien']['adresse'],
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entities['bien'].get('code_postal'),
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entities['bien'].get('ville')
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)
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verification_results['cadastre'] = address_result
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except Exception as e:
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logger.error(f"Erreur vérification Cadastre: {e}")
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verification_results['cadastre'] = {'status': 'error', 'error': str(e)}
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# 2. Vérification des risques géologiques
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if 'bien' in entities and 'adresse' in entities['bien']:
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try:
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from services.worker.utils.external_apis import ExternalAPIManager
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api_manager = ExternalAPIManager()
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risks_result = await api_manager.check_geological_risks(
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entities['bien']['adresse']
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)
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verification_results['georisques'] = risks_result
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except Exception as e:
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logger.error(f"Erreur vérification Géorisques: {e}")
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verification_results['georisques'] = {'status': 'error', 'error': str(e)}
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# 3. Vérification des entreprises (si applicable)
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if 'vendeur' in entities and 'nom' in entities['vendeur']:
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try:
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from services.worker.utils.external_apis import ExternalAPIManager
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api_manager = ExternalAPIManager()
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company_result = await api_manager.verify_company(
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entities['vendeur']['nom']
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)
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verification_results['bodacc'] = company_result
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except Exception as e:
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logger.error(f"Erreur vérification BODACC: {e}")
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verification_results['bodacc'] = {'status': 'error', 'error': str(e)}
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# 4. Vérification des personnes
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if 'vendeur' in entities or 'acheteur' in entities:
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try:
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from services.worker.utils.external_apis import ExternalAPIManager
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api_manager = ExternalAPIManager()
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# Vérification du vendeur
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if 'vendeur' in entities:
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person_result = await api_manager.verify_person(
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entities['vendeur'].get('prenom', ''),
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|
entities['vendeur'].get('nom', ''),
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entities['vendeur'].get('date_naissance')
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)
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verification_results['person_vendeur'] = person_result
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# Vérification de l'acheteur
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if 'acheteur' in entities:
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person_result = await api_manager.verify_person(
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|
entities['acheteur'].get('prenom', ''),
|
|
entities['acheteur'].get('nom', ''),
|
|
entities['acheteur'].get('date_naissance')
|
|
)
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|
verification_results['person_acheteur'] = person_result
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|
|
|
except Exception as e:
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|
logger.error(f"Erreur vérification personnes: {e}")
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|
verification_results['person_verification'] = {'status': 'error', 'error': str(e)}
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import time
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time.sleep(2) # Simulation du traitement
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|
# Calcul du score de vraisemblance basé sur les vérifications
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credibility_score = _calculate_credibility_score(verification_results)
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result = {
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|
'doc_id': doc_id,
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|
'status': 'completed',
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|
'verifications': verification_results,
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|
'credibility_score': credibility_score,
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|
'manual_review_required': credibility_score < 0.75,
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|
'processing_time': 2.0
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|
}
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|
logger.info(f"Vérifications terminées pour le document {doc_id} (score: {credibility_score})")
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return result
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except Exception as e:
|
|
logger.error(f"Erreur lors des vérifications du document {doc_id}: {e}")
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|
raise
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@app.task(name='verification.batch_verify')
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|
def batch_verify_documents(doc_ids: list, entities_list: list, doc_types: list) -> Dict[str, Any]:
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"""
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Vérification en lot de documents
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|
Args:
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|
doc_ids: Liste des identifiants de documents
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|
entities_list: Liste des entités correspondantes
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|
doc_types: Liste des types de documents correspondants
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|
|
Returns:
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Résultats des vérifications en lot
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|
"""
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|
if len(doc_ids) != len(entities_list) or len(doc_ids) != len(doc_types):
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|
raise ValueError("Le nombre de documents, entités et types doit être identique")
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|
|
logger.info(f"Vérification en lot de {len(doc_ids)} documents")
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results = []
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for doc_id, entities, doc_type in zip(doc_ids, entities_list, doc_types):
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|
try:
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|
result = verify_document.delay(doc_id, entities, doc_type, {}).get()
|
|
results.append(result)
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"Erreur lors de la vérification en lot pour {doc_id}: {e}")
|
|
results.append({
|
|
'doc_id': doc_id,
|
|
'status': 'failed',
|
|
'error': str(e)
|
|
})
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return {
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|
'batch_status': 'completed',
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|
'total_documents': len(doc_ids),
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|
'results': results
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|
}
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|
@app.task(name='verification.update_external_data')
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|
def update_external_data():
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|
"""
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|
Mise à jour des données externes (APIs gouvernementales)
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|
"""
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|
logger.info("Mise à jour des données externes")
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# TODO: Implémenter la mise à jour des données externes
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# - Synchronisation avec les APIs gouvernementales
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# - Mise à jour des caches
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# - Actualisation des référentiels
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return {
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|
'status': 'completed',
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|
'updated_sources': ['cadastre', 'georisques', 'bodacc'],
|
|
'timestamp': '2025-01-09T10:00:00Z'
|
|
}
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|
|
def _calculate_credibility_score(verification_results: Dict[str, Any]) -> float:
|
|
"""
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|
Calcul du score de vraisemblance basé sur les vérifications
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Args:
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|
verification_results: Résultats des vérifications
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|
Returns:
|
|
Score de vraisemblance entre 0 et 1
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|
"""
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|
total_score = 0.0
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total_weight = 0.0
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|
# Poids des différentes vérifications
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weights = {
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|
'cadastre': 0.3,
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|
'georisques': 0.2,
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|
'bodacc': 0.2,
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|
'person_vendeur': 0.15,
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|
'person_acheteur': 0.15
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|
}
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|
|
|
for verification_type, result in verification_results.items():
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|
if verification_type in weights:
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weight = weights[verification_type]
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|
total_weight += weight
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|
if result.get('status') == 'verified':
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confidence = result.get('confidence', 0.8)
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|
total_score += confidence * weight
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|
elif result.get('status') == 'not_found':
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|
# Pas trouvé n'est pas forcément négatif
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total_score += 0.5 * weight
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|
elif result.get('status') == 'error':
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|
# Erreur réduit le score
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total_score += 0.2 * weight
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|
# Normalisation du score
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if total_weight > 0:
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final_score = total_score / total_weight
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else:
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final_score = 0.5 # Score par défaut si aucune vérification
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return min(max(final_score, 0.0), 1.0)
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