🔧 Backend - Assistant de Codage IA

API REST construite avec FastAPI et intégration OpenAI pour les fonctionnalités d'intelligence artificielle.

🚀 Démarrage rapide

# Créer l'environnement virtuel
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou venv\Scripts\activate  # Windows

# Installation des dépendances
pip install -r requirements.txt

# Configuration
cp .env.example .env
# Modifier .env avec vos clés API

# Démarrage du serveur
python main.py

📦 Technologies utilisées

• FastAPI - Framework web moderne et rapide
• OpenAI API - Intelligence artificielle
• Pydantic - Validation des données
• Uvicorn - Serveur ASGI
• Python 3.11+ - Langage de programmation

🏗️ Structure

├── main.py              # Application FastAPI principale
├── requirements.txt     # Dépendances Python
├── .env.example         # Template de configuration
├── render.yaml          # Configuration Render
└── Dockerfile           # Image Docker

⚙️ Configuration

Variables d'environnement (.env)

OPENAI_API_KEY=sk-...                    # Clé API OpenAI (obligatoire)
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
HUGGINGFACE_API_KEY=hf_...              # Clé API HuggingFace (optionnel)
HOST=0.0.0.0
PORT=8000

Modèles supportés

• OpenAI : gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano, gemini-2.5-flash
• HuggingFace : bigcode/starcoder

🔌 Endpoints API

POST /generate

Génération de réponses IA génériques.

POST /explain

Explication détaillée du code.

POST /refactor

Refactorisation du code.

POST /generate-code

Génération de code basée sur une description.

POST /detect-bugs

Détection de bugs potentiels.

POST /optimize

Optimisation du code.

GET /docs

Documentation interactive Swagger UI.

🔒 Sécurité

• CORS configuré pour les domaines autorisés
• Validation des entrées avec Pydantic
• Gestion des erreurs centralisée
• Rate limiting (recommandé pour la production)

🚀 Déploiement

Render (recommandé)

Le fichier render.yaml configure automatiquement le déploiement.

Docker

docker build -t ai-coding-assistant-backend .
docker run -p 8000:8000 \
  -e OPENAI_API_KEY=votre_clé \
  ai-coding-assistant-backend

Manuel

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

📊 Monitoring

Logs

Les logs sont automatiquement générés par Uvicorn et FastAPI.

Health Check

Endpoint / pour vérifier l'état du service.

Métriques

• Temps de réponse API
• Utilisation des tokens OpenAI
• Taux d'erreur

🔧 Développement

Mode debug

uvicorn main:app --reload --log-level debug

Tests (à implémenter)

python -m pytest tests/

Ajout d'endpoints

1. Créer le modèle Pydantic
2. Implémenter la fonction
3. Ajouter la route FastAPI
4. Documenter l'endpoint