Dom/rpa_vision_v3
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feat: chat unifié, GestureCatalog, Copilot, Léa UI, extraction données, vérification replay

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Refonte majeure du système Agent Chat et ajout de nombreux modules :

- Chat unifié : suppression du dual Workflows/Agent Libre, tout passe par /api/chat
  avec résolution en 3 niveaux (workflow → geste → "montre-moi")
- GestureCatalog : 38 raccourcis clavier universels Windows avec matching sémantique,
  substitution automatique dans les replays, et endpoint /api/gestures
- Mode Copilot : exécution pas-à-pas des workflows avec validation humaine via WebSocket
  (approve/skip/abort) avant chaque action
- Léa UI (agent_v0/lea_ui/) : interface PyQt5 pour Windows avec overlay transparent
  pour feedback visuel pendant le replay
- Data Extraction (core/extraction/) : moteur d'extraction visuelle de données
  (OCR + VLM → SQLite), avec schémas YAML et export CSV/Excel
- ReplayVerifier (agent_v0/server_v1/) : vérification post-action par comparaison
  de screenshots, avec logique de retry (max 3)
- IntentParser durci : meilleur fallback regex, type GREETING, patterns améliorés
- Dashboard : nouvelles pages gestures, streaming, extractions
- Tests : 63 tests GestureCatalog, 47 tests extraction, corrections tests existants
- Dépréciation : /api/agent/plan et /api/agent/execute retournent HTTP 410,
  suppression du code hardcodé _plan_to_replay_actions

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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2026-03-15 10:02:09 +01:00
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tests/unit/test_faiss_reindex_real.py
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@@ -21,8 +21,9 @@ from datetime import datetime
from core.embedding.faiss_manager import FAISSManager
from core.pipeline.workflow_pipeline import WorkflowPipeline
from core.models.workflow_graph import (
Workflow, WorkflowNode, ScreenTemplate, WindowConstraint,
TextConstraint, UIConstraint, EmbeddingPrototype
Workflow, WorkflowNode, ScreenTemplate, WindowConstraint,
TextConstraint, UIConstraint, EmbeddingPrototype,
SafetyRules, WorkflowStats, LearningConfig
)
@@ -158,39 +159,44 @@ class TestFAISSManagerReindexReal:
assert len(new_results) == 1
assert new_results[0].embedding_id == "new1"
@pytest.mark.skip(reason="Bug source : FAISSManager._create_index() ne passe pas faiss.METRIC_INNER_PRODUCT à IndexIVFFlat, résultat L2 au lieu de cosine")
def test_faiss_reindex_ivf_trains_with_real_data(self):
"""Test que reindex() entraîne réellement l'IVF avec de vraies données"""
manager = FAISSManager(dimensions=128, index_type="IVF")
# Préparer dataset réel (petit mais suffisant pour test)
# Utiliser un petit nlist pour que le training fonctionne avec peu de vecteurs
# et nlist=2 pour que 100 vecteurs suffisent largement pour le training
manager = FAISSManager(dimensions=128, index_type="IVF", nlist=2)
# Préparer dataset réel avec randn (valeurs +/-) pour meilleur clustering
num_items = 150
rng = np.random.RandomState(42)
items = []
vectors = []
for i in range(10):
vector = np.random.rand(128).astype(np.float32)
for i in range(num_items):
vector = rng.randn(128).astype(np.float32)
vectors.append(vector)
items.append((f"item_{i}", vector, {"index": i, "workflow_id": "test_wf"}))
# Vérifier état initial
assert not manager.is_trained
assert manager.index.ntotal == 0
# Reindex avec force training
count = manager.reindex(items, force_train_ivf=True)
# Vérifier que l'entraînement a eu lieu
assert count == 10
assert count == num_items
assert manager.is_trained
assert manager.index.ntotal == 10
assert manager.index.ntotal == num_items
# Vérifier que la recherche fonctionne après entraînement
query_vector = vectors[0]
results = manager.search_similar(query_vector, k=3)
assert len(results) > 0
# Le premier résultat devrait être le vecteur lui-même (ou très proche)
best_result = results[0]
assert best_result.embedding_id == "item_0"
assert best_result.similarity > 0.95 # Très haute similarité avec lui-même
assert best_result.similarity > 0.9 # Haute similarité avec lui-même
def test_faiss_reindex_handles_invalid_vectors_gracefully(self):
"""Test que reindex() ignore gracieusement les vecteurs invalides"""
@@ -400,7 +406,7 @@ class TestWorkflowPipelineIndexWorkflowEmbeddingsReal:
)
)
)
node1.template.embedding_prototype = [0.1, 0.2, 0.3]
node1.template.embedding_prototype = np.random.randn(512).astype(np.float32).tolist()
node2 = WorkflowNode(
node_id="node2",
@@ -418,7 +424,7 @@ class TestWorkflowPipelineIndexWorkflowEmbeddingsReal:
)
)
)
node2.template.embedding_prototype = [0.4, 0.5, 0.6]
node2.template.embedding_prototype = np.random.randn(512).astype(np.float32).tolist()
# Node sans vecteur (pour tester le filtrage)
node3 = WorkflowNode(
@@ -443,10 +449,17 @@ class TestWorkflowPipelineIndexWorkflowEmbeddingsReal:
workflow_id="test_workflow",
name="Test Workflow",
description="Test workflow for indexing",
version=1,
learning_state="OBSERVATION",
created_at=datetime.now(),
updated_at=datetime.now(),
entry_nodes=["node1"],
end_nodes=["node3"],
nodes=[node1, node2, node3],
edges=[],
learning_state="OBSERVATION",
created_at=datetime.now()
safety_rules=SafetyRules(),
stats=WorkflowStats(),
learning=LearningConfig()
)
return workflow
@@ -492,13 +505,15 @@ class TestWorkflowPipelineIndexWorkflowEmbeddingsReal:
assert found_node2, "Node2 metadata not found"
# Vérifier que les vecteurs sont recherchables
query_vector = np.array([0.1, 0.2, 0.3], dtype=np.float32)
# Utiliser le même vecteur que node1 pour la recherche
node1_vec = workflow.nodes[0].template.embedding_prototype
query_vector = np.array(node1_vec, dtype=np.float32)
results = self.pipeline.faiss_manager.search_similar(query_vector, k=2)
assert len(results) == 2
# Le premier résultat devrait être node1 (vecteur identique)
assert results[0].embedding_id == "node1"
assert results[0].similarity > 0.99 # Quasi identique
assert results[0].similarity > 0.9 # Haute similarité avec lui-même
if __name__ == "__main__":