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Python
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Clasificación y puntuación de confianza impulsada por IA.
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import openai
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import json
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import logging
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from typing import Dict, Any
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from app.config import config
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from app.ai.prompts import AUDITOR_PROMPT
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from app.schema.base import ProvisionalExpense
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# Configure the OpenAI client
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openai.api_key = config.OPENAI_API_KEY
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def classify_and_audit(expense: ProvisionalExpense) -> ProvisionalExpense:
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Utiliza un modelo de IA para auditar un gasto extraído, proporcionando una puntuación
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de confianza y notas. Este es un marcador de posición para una lógica de clasificación
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y validación más compleja.
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Args:
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expense: Un objeto ProvisionalExpense con datos extraídos.
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Returns:
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El mismo objeto ProvisionalExpense, actualizado con los hallazgos de la auditoría.
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logger.info(f"Iniciando auditoría por IA para el gasto: {expense.extracted_data.description}")
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# Por ahora, esto es un marcador de posición. Una implementación real
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# llamaría a un modelo de IA como en el extractor.
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# Para la demostración, simplemente asignaremos una puntuación de confianza alta.
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expense.confidence_score = 0.95
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expense.validation_notes.append("Marcador de posición de auditoría por IA: aprobado automáticamente.")
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expense.processing_method = "ai_inference" # Asumir que se usó IA
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logger.info("AI audit placeholder complete.")
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return expense
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