Files
microservice-importer/next_steps_MSImporter.md
T
Nils-Johan Gynther bf4e1d48bf
Test Suite / test (24.15.0) (push) Has been cancelled
fix: enhance PDF parsing and retry logic; improve reproducibility and AI filtering
Co-authored-by: Copilot <copilot@github.com>
2026-05-03 22:29:37 +02:00

139 lines
6.5 KiB
Markdown

# Plan för vidareutveckling av Microservice Importer
## Dokumentstatus (2026-05-03)
Detta dokument riktar sig till utvecklare och driftansvariga för microservice-importer.
### Senast avklarat i angränsande flöden
- Regelbaserad kvittotolkning har stärkts för multipack/enheter och svårare radformat.
- Bröd-/rostbrödklassning har utökade guardrails för att minska felaktig kategorisering.
- Klientens granskningsflöde och sessionpersistens i Flutter är implementerat, vilket minskar avbrott mellan parse och spara.
- Kvittokategorisering: nya regler för pasta, grädde, ägg, juice, godis, och potatis samt justerad AI-guardrail.
- Testinfrastruktur: parametriserade enhetstester för kvittoimport (18 testfall) och CI/CD-pipeline med automatiserad testkörning på push.
- **PDF-parsning stabiliserad:** `pdf-parse` använder nu `require()` för CJS-kompatibilitet; `pdfjs-dist/legacy/build/pdf.js` används som fallback för att undvika `DOMMatrix`-fel i Node.js-miljö.
- **Retry-logik förbättrad:** Mistral-anrop vid 429/503 väntar nu `3000 * attempt` ms (3s, 6s, 9s) i stället för fast 1s.
- **Reproducerbart bygge:** `package-lock.json` är nu spårat i repot; Dockerfile använder `npm ci`.
- **AI-optimering implementerad:** `looksLikeReceiptProductLine()` filtrerar bort PDF-rader utan siffra (header/footer/butiksinformation) innan Mistral-anrop. Minskar drastiskt antal onödiga AI-anrop vid kvittoimport.
## Status (2026-05-03) — Driftsatt och integrerad med recipe-app
`microservice-importer` körs som intern tjänst (`importer-api`) i `recipe-app/compose.yml`. Alla importflöden är delegerade och driftsatta.
| Endpoint | Funktion | Status |
|---|---|---|
| `POST /api/quick-import` | URL-skrapning (ICA, generisk), PDF, OCR-bild | ✅ Driftsatt |
| `POST /api/recipes/parse-markdown` | Markdown → ingrediensstruktur (utan DB) | ✅ Driftsatt |
| `POST /api/receipt-import/parse` | Kvittobild/PDF → `ParsedReceiptItem[]` via Mistral AI | ✅ Driftsatt |
| `GET /api/health` | Hälsokontroll (används av Docker healthcheck) | ✅ Driftsatt |
**Serverstruktur:**
```
/opt/containers/
microservice-importer/ ← klonas och pullas separat
recipe-app/
compose.yml ← bygger importer-api från ../microservice-importer
deploy.sh
```
**Deploy:**
```bash
cd /opt/containers/microservice-importer && git pull
cd /opt/containers/recipe-app && git pull && ./deploy.sh
```
---
## Nästa steg
### Hög prioritet
- **Kvittoimport Fas 6b** — Granskningssteg och bulk-spara i Flutter-klienten (backend-logiken är klar)
### Medel prioritet
- **Fler webbplats-parsers** — Specifika parsers för t.ex. Tasteline, Köket.se, Arla
- **Swagger/OpenAPI** — Automatisk API-dokumentation via `@nestjs/swagger`
- **Testtäckning** — Utökad enhetstesttäckning för parsers och `receipt-parsing.service.ts` (18 testfall för kvittoimport)
### Låg prioritet / Framtida
- **Caching** — Cacha skrapade sidor för att minska belastning på externa webbplatser
- **Puppeteer** — Hantera JavaScript-renderade receptsidor
- **Word-dokument** — Stöd för `.docx`-import
---
## AI-optimering: Mistral-modell och pipeline
**Nuläge:** `mistral-small-2603` används för bildinput (vision). För PDF-flödet extraheras text först via `pdf-parse`/`pdfjs-dist`; sedan regelbaserad parsning; sedan AI enbart för återstående rader.
### Implementerad optimering: AI sist i pipeline (PDF)
Kvittopipelinen för PDF ser nu ut:
```
PDF → pdf-parse / pdfjs-dist → preprocessPdfLines → isIgnoredReceiptLine → ruleBasedParseLine → looksLikeReceiptProductLine → AI
```
**`looksLikeReceiptProductLine(line)`** filtrerar bort rader som saknar siffra (butiksnamn, datum, välkomsttext m.m.) innan Mistral-anropet. Enbart rader med namnliknande text OCH minst ett tal skickas till AI.
**Fördelar:**
- Regelbaserad parsning hanterar standardfall gratis och snabbt (t.ex. "MJÖLK 1,5L", "BLANDFÄRS 997G")
- AI anropas bara för rader som regelverket inte kan tolka entydigt
- Möjlighet att använda en mindre/billigare modell för enklare tolkningsuppgifter
### Modellval för olika deluppgifter
| Uppgift | Rekommenderad modell | Motivering |
|---|---|---|
| Kvittoparsning (hela bilden, nuläge) | `mistral-small-2603` | Vision-förmåga krävs för bild-input |
| Tolka OCR-text (textbaserad input) | `mistral-small-latest` eller mindre | Enklare uppgift när text redan extraherats |
| Kategorisering av enskild produktrad | `open-mistral-nemo` (7B) | Klassificering, ej vision — kan vara mycket liten |
**OBS:** För bild-input (JPEG/PNG/HEIC/WebP) krävs alltid en vision-kapabel modell. Optimering med mindre modell är bara möjlig när Tesseract/pdf-parse redan har extraherat text.
---
## Framtida förbättringar
### Schemalagd Uppdatering av Kategorier
- **Mål:** Implementera en schemalagd uppdatering av kategorierna en gång i veckan för att säkerställa att cachen alltid är uppdaterad.
- **Metod:** Använda `cron` för att schemalägga ett anrop till `POST /receipt-import/refresh-categories` en gång i veckan.
---
## Nuvarande Implementering
### Manuell Uppdatering av Kategorier
- **Mål:** Låta användaren manuellt uppdatera kategorierna via Flutter-UI.
- **Implementering:**
- En knapp i Flutter-UI:n som låter användaren trigga uppdateringen.
- Anropa `POST /receipt-import/refresh-categories` från Flutter-UI:n när användaren klickar på knappen.
```dart
// Exempel på hur du kan anropa endpointen från Flutter
Future<void> refreshCategories() async {
final response = await http.post(
Uri.parse('http://YOUR_API_URL/receipt-import/refresh-categories'),
headers: {'Authorization': 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'},
);
if (response.statusCode == 200) {
ScaffoldMessenger.of(context).showSnackBar(
SnackBar(content: Text('Kategorier har uppdaterats.')),
);
} else {
ScaffoldMessenger.of(context).showSnackBar(
SnackBar(content: Text('Misslyckades med att uppdatera kategorier.')),
);
}
}
```
---
## Arkitektur-noteringar
- Tjänsten är **helt stateless** — ingen databas, ingen session
- Kommunicerar **aldrig direkt** med internet-klienter — exponeras bara på `recipe-internal`-nätverket
- `MISTRAL_API_KEY` injiceras via env (samma nyckel som `recipe-api` använder)
- Alpine Docker-image: systempaket `tesseract-ocr`, `tesseract-ocr-data-swe`, `tesseract-ocr-data-eng` installerade via `apk`
- Host-port 3001 är upptagen av `wetty` på servern — `importer-api` exponeras aldrig till host