feat: add depense tagging

src/plesna_gerance/api/app.py

@@ -14,6 +14,7 @@ from .. import __version__
 from ..extractor import extract_compte_rendu
 from ..database import init_db, get_session, DatabaseService
 from ..database.service import DuplicateDocumentError
+from ..services.tag_predictor import TagPredictor
 
 app = FastAPI(
     title="Plesna Gérance API",
@@ -38,6 +39,14 @@ class SaveRequest(BaseModel):
 
     source_file: str | None = None
     data: dict[str, Any]
+    depenses_tags: list[dict] | None = None  # Liste des tags par index de dépense
+    overwrite: bool = False  # Si True, écrase le document existant
+
+
+class PredictTagsRequest(BaseModel):
+    """Request body for predicting tags."""
+
+    depenses: list[dict]  # Liste des dépenses à prédire
 
 
 class SaveResponse(BaseModel):
@@ -159,6 +168,8 @@ async def save_document(
 
     - **source_file**: Nom du fichier PDF original (optionnel)
     - **data**: Donnees extraites (format identique a la reponse de /api/extract)
+    - **depenses_tags**: Liste des tags par index de depense (optionnel)
+    - **overwrite**: Si True, ecrase le document existant (optionnel)
 
     Retourne un message de succes avec l'ID du document cree,
     ou une erreur si le document existe deja (doublon).
@@ -166,7 +177,10 @@ async def save_document(
     try:
         db_service = DatabaseService(session)
         document = db_service.save_document(
-            data=request.data, source_file=request.source_file
+            data=request.data,
+            source_file=request.source_file,
+            depenses_tags=request.depenses_tags,
+            overwrite=request.overwrite,
         )
 
         return SaveResponse(
@@ -328,6 +342,54 @@ async def check_duplicate(
     }
 
 
+@app.get("/api/tags", tags=["tags"])
+async def list_tags(
+    session: Session = Depends(get_session),
+) -> list[dict]:
+    """Liste tous les tags disponibles pour le tagging des depenses.
+
+    Retourne une liste de tags avec leur id et nom.
+    """
+    db_service = DatabaseService(session)
+    tags = db_service.list_tags()
+
+    return [{"id": tag.id, "nom": tag.nom} for tag in tags]
+
+
+@app.post("/api/predict-tags", tags=["tags"])
+async def predict_tags(
+    request: PredictTagsRequest,
+    session: Session = Depends(get_session),
+) -> dict:
+    """Predit les tags pour une liste de depenses basee sur l'historique.
+
+    - **depenses**: Liste des depenses a predire (avec fournisseur, sous_categorie, etc.)
+
+    Retourne une liste de predictions avec tag suggere, confiance et raison.
+    """
+    try:
+        predictor = TagPredictor(session)
+        predictions = predictor.predict_batch(request.depenses)
+
+        return {
+            "predictions": [
+                {
+                    "index": idx,
+                    "tag_id": pred.tag_id,
+                    "tag_name": pred.tag_name,
+                    "confidence": pred.confidence,
+                    "reason": pred.reason,
+                }
+                for idx, pred in enumerate(predictions)
+            ]
+        }
+
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(
+            status_code=500, detail=f"Erreur lors de la prediction: {str(e)}"
+        )
+
+
 # Mount static files for production (if dist exists)
 if FRONTEND_DIST.exists():
     # Serve static assets