chatbotsamirrasa Monorepo

Un monorepo contenant deux applications déployables indépendamment pour la gestion intelligente des déploiements Scalingo.

📦 Structure du Projet

chatbotsamirrasa/
├── api-app/          # Backend API avec FastAPI + WebSocket + Celery
│   ├── app/          # Code source
│   │   ├── copilot/  # Moteur de dialogue et orchestration
│   │   ├── domain/   # Modèles de domaine (Clean Architecture)
│   │   ├── application/ # Cas d'utilisation
│   │   ├── infrastructure/ # Adaptateurs externes
│   │   └── ...
│   ├── tests/        # Tests unitaires et d'intégration
│   └── pyproject.toml
│
└── nlu-app/          # Service NLU auto-hébergé
    ├── app/          # Code source
    │   ├── main.py   # Point d'entrée FastAPI
    │   ├── nlu.py    # Moteur de traitement du langage
    │   └── schemas.py # Schémas Pydantic
    ├── models/       # Modèles entrainés
    ├── scripts/      # Scripts d'entraînement
    └── pyproject.toml

🚀 Déploiement

Prérequis

• Compte Scalingo avec accès aux regions osc-fr1 et osc-secnum-fr1
• Addon Redis (pour l'API app)
• Addon PostgreSQL (optionnel, pour la mémoire persistante)

1) Déployer le service NLU

cd nlu-app
scalingo --app chatbotsamir-nlu git-setup

# Variables d'environnement minimales
scalingo --app chatbotsamir-nlu env-set \
  NLU_MODEL_PATH=models \
  NLU_CONTRACT_VERSION=v3 \
  NLU_MODEL_VERSION=2026-05-04-v3d \
  NLU_LANGUAGE_PROFILE=fr_en_mixed \
  INTENT_MIN_CONFIDENCE=0.45 \
  INTENT_MIN_MARGIN=0.08 \
  INTENT_TOPK=3 \
  ENTITY_MIN_CONFIDENCE=0.00 \
  NLU_CALIBRATION_ENABLED=true

# Optionnel: sécuriser l'API NLU (compatible token Rasa)
scalingo --app chatbotsamir-nlu env-set RASA_AUTH_TOKEN=change-me

# Déploiement
git push scalingo main

2) Déployer l'API

cd api-app
scalingo --app chatbotsamir-api git-setup

scalingo --app chatbotsamir-api env-set \
  SCALINGO_API_TOKEN=xxx \
  REDIS_URL=redis://... \
  RASA_URL=https://chatbotsamir-nlu.osc-fr1.scalingo.io \
  RASA_TIMEOUT_MS=3000 \
  RASA_AUTH_TOKEN=change-me \
  NLU_EXPECTED_CONTRACT=v3 \
  NLU_FALLBACK_ENABLE_REGEX=true \
  NLU_CLARIFICATION_TOPK=3 \
  WEB_CONCURRENCY=2 \
  CELERY_CONCURRENCY=1 \
  DEBUG=false

# Déploiement
git push scalingo main
scalingo --app chatbotsamir-api scale worker:1

✅ Vérifications Post-Déploiement

• NLU: GET /status et POST /model/parse
• API: /, /docs, /ws (WebSocket)
• Intégration: Test end-to-end via WebSocket avec reconnaissance d'intents

📝 Développement Local

Prérequis

• Python 3.10+
• uv (gestionnaire de dépendances)

Setup

# Pour api-app
cd api-app
uv sync
cp .env.example .env
# Éditer .env avec vos configurations

# Pour nlu-app
cd nlu-app
uv sync
cp .env.example .env  # si existe

Lancement

API App:

cd api-app
# Serveur HTTP
uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# Worker Celery (dans un autre terminal)
uv run celery -A app.tasks.celery_app worker --loglevel=info

NLU App:

cd nlu-app
uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 5005

🧪 Tests

# Exécuter tous les tests
cd api-app
.venv/bin/python -m pytest tests/ -v

# Avec couverture
.venv/bin/python -m pytest tests/ --cov=app --cov-report=term

🏗️ Architecture

L'application suit les principes de Clean Architecture :

┌─────────────────────────────────────────┐
│              Presentation                │  (FastAPI, WebSocket)
├─────────────────────────────────────────┤
│              Application                 │  (Use Cases, DTOs)
├─────────────────────────────────────────┤
│               Domain                      │  (Entities, Value Objects)
├─────────────────────────────────────────┤
│            Infrastructure                 │  (Scalingo API, Rasa, Redis)
└─────────────────────────────────────────┘

• Presentation: Gère les requêtes HTTP/WebSocket
• Application: Contient la logique métier et les cas d'utilisation
• Domain: Modèles de domaine purs, indépendants des frameworks
• Infrastructure: Implémentations concrètes des ports (adaptateurs)

🔄 Migration vers NLU v3

Ordre recommandé

1. Déployer chatbotsamir-nlu avec variables NLU_* et INTENT_*
2. Vérifier POST /model/parse avec header X-NLU-Contract: v3
3. Déployer chatbotsamir-api avec NLU_EXPECTED_CONTRACT=v3
4. Vérifier le handshake et les flows WebSocket
5. Retirer les anciennes hypothèses de payload legacy côté consommateurs

💃 Contribution

1. Forker le dépôt
2. Créer une branche (git checkout -b feature/ma-fonctionnalite)
3. Commiter vos changements (git commit -am 'Ajout de ma fonctionnalite')
4. Pousser vers la branche (git push origin feature/ma-fonctionnalite)
5. Ouvrir une Pull Request

🚨 Rollback

En cas de problème, rétablir l'ancien moteur Rasa via:

• RASA_URL=https://chatbotsamir-rasa....scalingo.io
• Redéployer chatbotsamir-api

📄 Licence

MIT License - voir LICENSE pour plus de détails.