Claude 0529c885d3 fix: Improve AI price digit recognition to avoid 1.99/9.99 confusion
**Problem:**
AI was misreading prices: "1,99 €" detected as "9,99 €" with 90% confidence.
This is a critical OCR error where similar-looking digits (1, 7, 8, 9) are confused.
The model google/gemini-2.5-flash-lite made basic digit recognition mistakes.

**Root Cause:**
- AI vision models can confuse visually similar digits
- No specific instructions in prompt to verify digit accuracy
- No validation that detected price matches text context
- Model may be too lightweight for reliable OCR

**Solution: Three-Part Fix**

1. **Enhanced Prompt with Digit Verification** (ai_schema.py:145-149)
   - Added "CRITICAL - Read digits carefully" section
   - Explicit warning: "1,99 €" is NOT "9,99 €"
   - Instructions to double-check digits 1, 7, 8, 9 (visually similar)
   - Context check: Small prices (< 5€) are common
   - Verify price makes sense for product type

2. **More Examples in Prompt** (ai_schema.py:152-153)
   - Added: "1,99 €" -> 1.99 (NOT 9.99)
   - Added: "0,99 €" -> 0.99 (NOT 9.99)
   - Reinforces correct parsing of small prices

3. **Price Extraction Logging** (ai_service.py:349-355)
   - Extract ALL prices from text with regex: \d+[,\.]\d{2}\s*€
   - Log first 10 prices found: ["1,99 €", "2,99 €", ...]
   - Allows debugging: Is correct price in text?
   - Logs warning if NO prices found in text

4. **Debug Logs to INFO** (ai_service.py:347, 361)
   - Changed logger.debug → logger.info for text/prompt preview
   - Now visible in production logs for diagnosis

**Expected Improvement:**
- AI should now pay closer attention to digit shapes
- Lower confidence (0.5-0.7) if digits are unclear
- Better accuracy for small prices (0,99 - 4,99)
- Logs will show if problem is in text extraction or AI vision

**Testing:**
After restart, logs will show:
```
INFO - Cleaned text preview: 'Lutin de Noël 1,99 € Ajouter...'
INFO - Prices found in text: ['1,99 €', '2,99 €']
INFO - AI Response: {"price": 1.99, "price_confidence": 0.85}
```

If AI still returns wrong price but text has correct price,
then model is insufficient and should be upgraded to:
- google/gemini-2.0-flash-exp
- anthropic/claude-3-haiku
- openai/gpt-4o-mini
2025-11-29 23:36:47 +00:00
2025-11-22 10:01:25 +01:00
2025-11-22 10:01:25 +01:00
2025-11-22 10:01:25 +01:00

PriceFlow logo

PriceFlow

Suivi de prix intelligent propulse par l'IA

Fonctionnalités • Installation • Configuration • Utilisation


Description

PriceFlow est une application auto-hébergée de suivi de prix utilisant l'intelligence artificielle. Elle analyse visuellement les pages produits grâce aux modèles de vision IA (OpenAI, Anthropic, Ollama, OpenRouter) pour détecter les prix et surveiller l'état des stocks.

Fonctionnalités

  • Analyse par IA : Utilise les modèles de vision GenAI pour "voir" le prix et l'état du stock sur n'importe quelle page web
  • Multi-fournisseurs IA : Support de Ollama, OpenAI, Anthropic et OpenRouter avec filtres par catégorie (chat, vision, code, raisonnement)
  • Scores de confiance : L'IA fournit un score de confiance (0-1) pour chaque extraction
  • Historique visuel : Conserve l'historique des captures d'écran avec les métadonnées IA
  • Défilement intelligent : Scroll automatique pour charger le contenu différé
  • Notifications : Support multi-canaux (Discord, Telegram, Email, etc.) via Apprise
  • Catalogues promotionnels : Consultation des catalogues et prospectus discount (Gifi, Action, Centrakor, etc.) scrapés depuis Bonial.fr
  • Interface en français : Application entièrement traduite en français
  • Mode sombre : Interface moderne avec support du thème clair/foncé
  • Dockerisé : Déploiement facile avec Docker Compose

Prérequis

  • Docker et Docker Compose
  • Réseau Docker : nginx_default (external)
  • Fournisseur IA : Clé API OpenAI, Anthropic, OpenRouter, OU une instance Ollama locale

Installation

1. Cloner le dépôt

git clone https://github.com/R0m1k3/Priceflow.git
cd Priceflow

2. Créer le réseau Docker (si non existant)

docker network create nginx_default

3. Configurer les variables d'environnement

cp .env.example .env
# Modifier .env selon vos besoins

4. Lancer l'application

docker compose up -d

5. Accéder à l'interface

Ouvrez votre navigateur sur : http://localhost:8555

Architecture Docker

Service Port Description
PriceFlow App 8555:8555 Application principale
PostgreSQL 5488:5432 Base de données
Browserless 3012:3000 Navigateur headless pour le scraping

Réseau : nginx_default (external)

Configuration

Variables d'environnement

Variable Description Défaut
DATABASE_URL Chaîne de connexion PostgreSQL postgresql://priceflow:priceflow@db:5432/priceflow
BROWSERLESS_URL URL WebSocket de Browserless ws://browserless:3000
LOG_LEVEL Niveau de log (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR) INFO
CORS_ORIGINS Origines CORS autorisées *

Configuration IA

Toute la configuration IA se fait via la page Paramètres de l'interface :

Fournisseurs supportés :

  • Ollama : Modèles locaux (gemma3, llava, etc.)
  • OpenAI : GPT-4o, GPT-4-vision, etc.
  • Anthropic : Claude 3.5 Sonnet, etc.
  • OpenRouter : Accès à +200 modèles avec filtres par catégorie

Paramètres avancés :

  • Température (0.0 - 1.0)
  • Tokens maximum
  • Seuils de confiance (prix/stock)
  • Réparation JSON automatique

Configuration OpenRouter

  1. Sélectionnez OpenRouter comme fournisseur
  2. Entrez votre clé API (sk-or-...)
  3. Filtrez les modèles par catégorie :
    • Chat : Conversation générale
    • Vision : Analyse d'images
    • Code : Programmation
    • Raisonnement : Raisonnement avancé
    • Gratuit : Modèles gratuits
  4. Sélectionnez un modèle avec affichage des coûts

Notifications

Créez des Profils de notification dans les Paramètres avec des URLs Apprise :

# Discord
discord://webhook_id/webhook_token

# Telegram
tgram://bot_token/chat_id

# Email
mailto://user:password@gmail.com

Utilisation

Ajouter un article à suivre

  1. Cliquez sur Ajouter un article
  2. Entrez l'URL de la page produit
  3. (Optionnel) Définissez un prix cible
  4. (Optionnel) Associez un profil de notification
  5. Enregistrez

Fonctionnement

  1. PriceFlow capture une image de la page produit
  2. L'IA analyse l'image pour extraire le prix et l'état du stock
  3. Les données sont enregistrées avec un score de confiance
  4. Si le prix atteint votre cible, vous êtes notifié

Structure du projet

Priceflow/
├── app/                    # Backend FastAPI
│   ├── routers/           # Endpoints API
│   ├── services/          # Services métier
│   └── models.py          # Modèles SQLAlchemy
├── frontend/              # Frontend React
│   ├── src/
│   │   ├── components/    # Composants React
│   │   ├── pages/         # Pages (Dashboard, Settings)
│   │   └── i18n/          # Traductions
│   └── public/            # Assets statiques
├── docker-compose.yml     # Configuration Docker
├── Dockerfile            # Image Docker
├── init.sql              # Script d'initialisation DB
└── .env.example          # Variables d'environnement

Personnalisation

Changer le favicon

Remplacez les fichiers dans /frontend/public/ :

  • favicon.ico (32x32 ou 64x64)
  • apple-touch-icon.png (180x180)
  • logo.png (logo principal)

Ajouter une langue

  1. Créez un fichier dans frontend/src/i18n/locales/
  2. Copiez la structure de fr.json
  3. Modifiez frontend/src/i18n/index.js

Développement

Lancer en mode développement

# Backend
cd app
uvicorn app.main:app --reload --port 8555

# Frontend
cd frontend
npm install
npm run dev

Migrations de base de données

# Créer une migration
alembic revision --autogenerate -m "description"

# Appliquer les migrations
alembic upgrade head

Licence

Ce projet est sous licence GNU General Public License v3.0 - voir le fichier LICENSE pour plus de détails.


Développé avec ❤️ pour le suivi de prix intelligent

S
Description
No description provided
Readme GPL-3.0
18 MiB
0 Stars 1 Watchers 0 Forks
Languages
Python 68%
JavaScript 30.8%
PowerShell 0.6%
CSS 0.2%
Dockerfile 0.2%