metadata-analysis-llm-for-sdc

Utilisation d'un LLM pour analyser des fichiers de métadonnées décrivant la publication de tableaux statistiques, et les rendre exploitables par l'analyse automatique et la pose du secret via rtauargus.

À partir d'un classeur de métadonnées (un producteur décrit les tableaux qu'il demande), le pipeline produit un tableau plat normalisé.

---

Comment lancer l'application

Sur SSP Cloud (Onyxia)

1. Ouvrir Onyxia sur le SSPCloud et se connecter.
2. Lancer un service VSCode-python avec :
   • le nom de la clé API personnelle (comme appelée dans « Secrets » sur Onyxia — pas la clé elle-même) dans la rubrique « Secret » de Vault.
   • le repo https://github.com/InseeFrLab/metadata-analysis-llm-for-sdc.git dans la rubrique « Repository » de Git.
   • cliquer sur « Network access » → « Enable access to your service through specific ports ». Par défaut Onyxia choisit Port 1 = 5000 (mettre la valeur 5000 si ce n'est pas déjà le cas).
3. Lancer le service.
4. Une fois VSCode ouvert, ouvrir un nouveau terminal, puis :

cd metadata-analysis-llm-for-sdc
uv sync

# Lancer l'app

```{bash}
uv run python app.py

Important: Quand l'application est lancée : ne pas cliquer sur le popup de VSCode. Retourner sur « Mes services » dans Onyxia, cliquer sur « Ouvrir » pour le service en cours, puis cliquer sur « ce lien » après « Vous pouvez vous connecter à votre port personnalisé (5000) en utilisant ce lien ».

!! Ce pipeline n'est pas encore équipé pour traiter de tous les cas, si vous avez configuré votre service correctement et que vous voyez une erreur apparaître, cliquez à nouveau sur le bouton de la phase où vous êtes !!

Command-line Interface

uv run python main.py