marcogll/telegram_expenses_controller
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Marco Gallegos
2025-12-18 12:33:39 -06:00
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app/ai/extractor.py
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@@ -1,5 +1,5 @@
"""
AI-powered data extraction from raw text.
Extracción de datos impulsada por IA a partir de texto sin procesar.
"""
import openai
import json
@@ -17,15 +17,15 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
def extract_expense_data(text: str) -> ExtractedExpense:
"""
Uses an AI model to extract structured expense data from a raw text string.
Utiliza un modelo de IA para extraer datos de gastos estructurados de una cadena de texto sin procesar.
Args:
text: The raw text from user input, OCR, or transcription.
text: El texto sin procesar de la entrada del usuario, OCR o transcripción.
Returns:
An ExtractedExpense object with the data found by the AI.
Un objeto ExtractedExpense con los datos encontrados por la IA.
"""
logger.info(f"Starting AI extraction for text: '{text[:100]}...'")
logger.info(f"Iniciando extracción por IA para el texto: '{text[:100]}...'")
try:
response = openai.ChatCompletion.create(
@@ -38,23 +38,23 @@ def extract_expense_data(text: str) -> ExtractedExpense:
response_format={"type": "json_object"}
)
# The response from OpenAI should be a JSON string in the message content
# La respuesta de OpenAI debería ser una cadena JSON en el contenido del mensaje
json_response = response.choices[0].message['content']
extracted_data = json.loads(json_response)
logger.info(f"AI extraction successful. Raw JSON: {extracted_data}")
logger.info(f"Extracción por IA exitosa. JSON sin procesar: {extracted_data}")
# Add the original text to the model for audit purposes
# Añadir el texto original al modelo para fines de auditoría
extracted_data['raw_text'] = text
return ExtractedExpense(**extracted_data)
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"Failed to decode JSON from AI response: {e}")
# Return a model with only the raw text for manual review
logger.error(f"Error al decodificar JSON de la respuesta de la IA: {e}")
# Devolver un modelo con solo el texto sin procesar para revisión manual
return ExtractedExpense(raw_text=text)
except Exception as e:
logger.error(f"An unexpected error occurred during AI extraction: {e}")
# Return a model with only the raw text
logger.error(f"Ocurrió un error inesperado durante la extracción por IA: {e}")
# Devolver un modelo con solo el texto sin procesar
return ExtractedExpense(raw_text=text)