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75 fichiers, ~1 mois de travail depuis f222861 (17/07). Contenu :
Onboarding self-service — jamais exécuté de bout en bout
OnboardingController, StripeWebhookController, StripeService, ResendEmailService
+ IEmailService (10 templates), EmailTemplates/, TrialLifecycleService (Hangfire),
PasswordTokenHelper, SlugHelper, 5 DTOs. Essai 14 j, Stripe customer/Checkout/Tax,
mot de passe oublié + invitation user, plafond IA d'essai.
Schéma Postgres v3 — passe pendant que la base est vide
ContentEmbedding + index HNSW (vector_cosine_ops), IEmbeddingService +
GoogleEmbeddingService (gemini-embedding-001, 768 dims), Deployment/Dockerfile.postgres
(postgis 3.4.3 + pgvector 0.8.6, épinglé par digest — un tag mobile rejouerait le
warning de collation glibc). Colonnes Resource : StoragePath, FileName,
IncludeInAiKnowledge, AiIndexStatus + nouveaux ResourceType ajoutés EN FIN d'enum.
Guide IA
Champs Guide* sur Instance + InstanceDTO, AssistantService lit la configuration client
dans les 4 blocs de prompt (ton codé en dur retiré, règle hors-sujet ajoutée aux deux
variantes qui n'en avaient pas), IHttpClientFactory à la place des new HttpClient().
Table VisitorQuestion + ConversationId sur AiChatRequest.
Stats
Rétention unifiée à 13 mois (instances ET plans), VisitEventPurgeService.
Nettoyage
IsStepLocked / IsHiddenInitially / FactContent supprimés de GuidedStep — IsStepLocked
rendait une étape définitivement infranchissable même après réussite.
SectionMap allégé (-57 lignes).
Tests
SectionParcoursControllerTests, FakeConfiguration, FakeEmailService.
ContentEmbedding a cassé 116 tests sur 124 (EF InMemory ne connaît pas Vector) :
l'entité est exclue quand le provider n'est pas Npgsql. Conséquence assumée —
le vector store n'est couvert par aucun test. dotnet test 124/124.
10 migrations EF. Base locale à jour, dotnet build 0 erreur.
Rien n'est en prod : la bascule Mongo → Postgres est décrite dans DOCS/STATUS.md §1quinquies.
⚠️ appsettings.json contient les clés Stripe (test) et Resend (prod) en clair — à rotationner.
27 lines
1.1 KiB
C#
27 lines
1.1 KiB
C#
using System.Collections.Generic;
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using System.Threading;
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using System.Threading.Tasks;
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namespace ManagerService.Services
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{
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/// <summary>
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/// Transforme du texte en vecteur pour la recherche sémantique du guide IA.
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/// La dimension est figée dans le schéma (`vector(768)` sur ContentEmbedding) :
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/// changer de modèle ou de dimension impose un re-embed complet et une migration de colonne.
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/// </summary>
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public interface IEmbeddingService
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{
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int Dimensions { get; }
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Task<float[]> EmbedAsync(string text, CancellationToken cancellationToken = default);
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/// <summary>
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/// Vectorise plusieurs textes en un minimum d'appels réseau.
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/// Indispensable : un PDF de 100 pages produit ~150 morceaux, soit autant
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/// d'allers-retours HTTP séquentiels si on n'embed qu'un texte à la fois.
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/// L'ordre des résultats suit celui des textes fournis.
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/// </summary>
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Task<IReadOnlyList<float[]>> EmbedBatchAsync(IReadOnlyList<string> texts, CancellationToken cancellationToken = default);
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}
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}
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