admins
69a9884db5
- Загрузка архива (§4.1): POST /ingest распаковывает ZIP, дораспознаёт и догружает прайсы в базу (append). Виджет в админке. Кэш эмбеддингов справочника (dict_emb.npy) — догрузка считает только новый файл, эмбеддинги best-effort с откатом на fuzzy при сбое Gemini. - Поиск по name_norm (lowercase): «УЗИ» и «узи» дают одинаковый результат — SQLite LIKE не сворачивает регистр для кириллицы. - Фильтр названий: код-мнемоники («МОЗО.15») больше не попадают в очередь. - /stats считается из базы — цифры на дашборде обновляются после загрузки. - Деплой через Dockerfile (зависимости в образе, код монтируется томом). - ruff: ядро и весь репозиторий проходят проверку. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
85 lines
3.4 KiB
Python
85 lines
3.4 KiB
Python
"""Phase 0 proof: справочник загружается, реальный прайс парсится, каскад работает.
|
|
|
|
Считает базовый процент автосопоставления БЕЗ эмбеддингов (только код тарификатора +
|
|
точное совпадение + RapidFuzz). Эмбеддинги в боевом каскаде поднимут этот процент —
|
|
здесь нужен нижний ориентир, чтобы убедиться, что цель 70% достижима.
|
|
"""
|
|
|
|
import re
|
|
import sys
|
|
from pathlib import Path
|
|
|
|
REPO = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
|
sys.path.insert(0, str(REPO))
|
|
|
|
import docx
|
|
from rapidfuzz import fuzz, process
|
|
|
|
from etl.dictionary import load_dictionary, normalize_name
|
|
|
|
svcs = load_dictionary(REPO / "data/reference/dictionary.xlsx")
|
|
print(
|
|
f"Справочник: {len(svcs)} услуг | с кодом тарификатора: {sum(1 for s in svcs if s.tarificator_code)}"
|
|
)
|
|
|
|
by_code = {s.tarificator_code: s for s in svcs if s.tarificator_code}
|
|
by_norm: dict[str, object] = {}
|
|
for s in svcs:
|
|
by_norm.setdefault(s.name_norm, s)
|
|
names_norm = [s.name_norm for s in svcs]
|
|
|
|
# --- разобрать реальный прайс Клиники 1 (docx, таблица «Код | Наименование | Стоимость») ---
|
|
doc = docx.Document(REPO / "data/raw/Клиника 1 прайс 2024.docx")
|
|
table = doc.tables[0]
|
|
|
|
items = []
|
|
for row in table.rows:
|
|
cells = [c.text.strip() for c in row.cells]
|
|
if len(cells) < 3:
|
|
continue
|
|
code, name, price = cells[0], cells[1], cells[2]
|
|
if code == name == price: # строка-заголовок секции (объединённые ячейки)
|
|
continue
|
|
if name.lower() == "наименование услуги":
|
|
continue
|
|
if not re.search(r"\d", price): # строка без цены — не позиция
|
|
continue
|
|
items.append((code, name, price))
|
|
|
|
print(f"Клиника 1 (2024): извлечено позиций — {len(items)}")
|
|
|
|
THRESHOLD = 88
|
|
matched = by_code_n = by_exact_n = by_fuzzy_n = 0
|
|
examples_ok, examples_miss = [], []
|
|
|
|
for code, name, price in items:
|
|
nn = normalize_name(name)
|
|
if code in by_code:
|
|
matched += 1
|
|
by_code_n += 1
|
|
continue
|
|
if nn in by_norm:
|
|
matched += 1
|
|
by_exact_n += 1
|
|
continue
|
|
best = process.extractOne(nn, names_norm, scorer=fuzz.token_set_ratio)
|
|
if best and best[1] >= THRESHOLD:
|
|
matched += 1
|
|
by_fuzzy_n += 1
|
|
if len(examples_ok) < 6:
|
|
examples_ok.append((name, svcs[best[2]].name_ru, round(best[1])))
|
|
elif len(examples_miss) < 6 and best:
|
|
examples_miss.append((name, svcs[best[2]].name_ru, round(best[1])))
|
|
|
|
pct = 100 * matched / max(1, len(items))
|
|
print(f"\nАВТО-СОПОСТАВЛЕНО (без эмбеддингов): {matched}/{len(items)} = {pct:.0f}%")
|
|
print(
|
|
f" код тарификатора: {by_code_n} | точное имя: {by_exact_n} | fuzzy≥{THRESHOLD}: {by_fuzzy_n}"
|
|
)
|
|
print("\nпримеры совпадений:")
|
|
for raw, canon, sc in examples_ok:
|
|
print(f" «{raw[:46]}» → «{canon[:46]}» ({sc})")
|
|
print("\nпримеры в очередь unmatched (лучший кандидат ниже порога):")
|
|
for raw, canon, sc in examples_miss:
|
|
print(f" «{raw[:46]}» → лучший «{canon[:40]}» ({sc})")
|