demat-facturation/server/referentialIa.ts

import type { InvokeParams, InvokeResult } from "./_core/llm";
import { ENV } from "./_core/env";

export type ReferentielIaConnection = {
  baseUrl: string;
  token: string;
};

type ReferentielIaRecommendation = {
  application?: { name?: unknown };
  decision?: {
    selected?: {
      engine?: { name?: unknown; slug?: unknown };
      connection?: { model?: unknown };
    } | null;
  } | null;
};

type Fetcher = (input: string | URL, init?: RequestInit) => Promise<Response>;

const RECOMMENDATIONS_PATH = "/api/integration/v1/recommendations";
const INVOCATION_PATH = "/api/integration/v1/invoke";

/**
 * Le jeton est exclusivement fourni au serveur via l'environnement. Il n'est
 * jamais exposé à l'interface ni stocké dans les paramètres de l'utilisateur.
 */
export function getReferentielIaConnection(): ReferentielIaConnection | null {
  const baseUrl = ENV.referentielIaUrl.trim().replace(/\/$/, "");
  const token = ENV.referentielIaToken.trim();
  if (!baseUrl || !token) return null;

  try {
    const url = new URL(baseUrl);
    if (url.protocol !== "https:") return null;
    return { baseUrl: url.toString().replace(/\/$/, ""), token };
  } catch {
    return null;
  }
}

function requireConnection(connection?: ReferentielIaConnection | null): ReferentielIaConnection {
  if (!connection?.baseUrl.trim() || !connection.token.trim()) {
    throw new Error("Le Référentiel IA n'est pas configuré pour cette application.");
  }
  return connection;
}

async function readJson(response: Response): Promise<unknown> {
  const raw = await response.text();
  try {
    return JSON.parse(raw) as unknown;
  } catch {
    return raw;
  }
}

function toGatewayPayload(params: InvokeParams): Record<string, unknown> {
  const payload: Record<string, unknown> = {
    messages: params.messages,
    max_tokens: params.maxTokens ?? params.max_tokens ?? 32768,
    stream: false,
  };
  if (params.tools?.length) payload.tools = params.tools;
  if (params.toolChoice ?? params.tool_choice) payload.tool_choice = params.toolChoice ?? params.tool_choice;
  if (params.outputSchema ?? params.output_schema) payload.response_format = {
    type: "json_schema",
    json_schema: params.outputSchema ?? params.output_schema,
  };
  if (params.responseFormat ?? params.response_format) payload.response_format = params.responseFormat ?? params.response_format;
  return payload;
}

function gatewayError(status: number): Error {
  if (status === 401 || status === 403) return new Error("Le Référentiel IA refuse l'accès de cette application.");
  if (status === 422) return new Error("Le moteur choisi dans le Référentiel IA n'est pas opérationnel.");
  if (status === 429) return new Error("La limite d'usage définie dans le Référentiel IA est atteinte.");
  return new Error(`Le Référentiel IA est indisponible (HTTP ${status}).`);
}

/** Demande au Référentiel le moteur actuellement décidé pour cette application. */
async function getReferentialIaRecommendation(
  connection: ReferentielIaConnection,
  fetcher: Fetcher,
): Promise<ReferentielIaRecommendation> {
  const response = await fetcher(`${connection.baseUrl}${RECOMMENDATIONS_PATH}`, {
    method: "POST",
    headers: {
      "content-type": "application/json",
      authorization: `Bearer ${connection.token}`,
    },
    body: JSON.stringify({
      useCase: "texte",
      optimizeCost: true,
      needsFreeTier: false,
      includeConnection: false,
    }),
    signal: AbortSignal.timeout(15_000),
  });
  if (!response.ok) throw gatewayError(response.status);
  return (await readJson(response)) as ReferentielIaRecommendation;
}

function selectedEngineSlug(recommendation: ReferentielIaRecommendation): string {
  const slug = recommendation.decision?.selected?.engine?.slug;
  if (typeof slug !== "string" || !slug.trim()) {
    throw new Error("Le Référentiel IA ne fournit aucun moteur sélectionné pour cette application.");
  }
  return slug.trim();
}

/** Exécute l'appel sur le moteur décidé et tracé par le Référentiel IA. */
export async function invokeReferentialIa(
  params: InvokeParams,
  connection = getReferentielIaConnection(),
  fetcher: Fetcher = fetch,
): Promise<InvokeResult> {
  const config = requireConnection(connection);
  const recommendation = await getReferentialIaRecommendation(config, fetcher);
  const engineSlug = selectedEngineSlug(recommendation);
  const response = await fetcher(`${config.baseUrl}${INVOCATION_PATH}`, {
    method: "POST",
    headers: {
      "content-type": "application/json",
      authorization: `Bearer ${config.token}`,
    },
    body: JSON.stringify({
      engineSlug,
      useCase: "texte",
      payload: toGatewayPayload(params),
    }),
    signal: AbortSignal.timeout(120_000),
  });
  if (!response.ok) throw gatewayError(response.status);
  return (await readJson(response)) as InvokeResult;
}

export type ReferentielIaConnectionTest = {
  applicationName: string | null;
  engineName: string | null;
  model: string | null;
};

/** Vérifie l'autorisation et le moteur choisi, sans envoyer de facture au modèle. */
export async function testReferentialIaConnection(
  connection = getReferentielIaConnection(),
  fetcher: Fetcher = fetch,
): Promise<ReferentielIaConnectionTest> {
  const config = requireConnection(connection);
  const data = await getReferentialIaRecommendation(config, fetcher);
  return {
    applicationName: typeof data.application?.name === "string" ? data.application.name : null,
    engineName: typeof data.decision?.selected?.engine?.name === "string" ? data.decision.selected.engine.name : null,
    model: typeof data.decision?.selected?.connection?.model === "string" ? data.decision.selected.connection.model : null,
  };
}