Versión 1.0

app/schemas/document_standard.py

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+"""
+Esquema de resultado esperado de modelos de análisis de documentos.
+
+Propósito:
+    Define el formato estándar de los resultados devueltos por los modelos de análisis
+    de documentos, independientemente del proveedor de IA utilizado.
+
+Homologación:
+    Garantiza que el resultado del análisis de documentos siempre se entregue en el mismo
+    formato estándar para Qualidot.
+"""
+from dataclasses import dataclass
+
+from fastapi import UploadFile
+from fastapi.params import File, Form
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Optional
+
+class DocumentEvaluationCriteria(BaseModel):
+    """Modelo que representa un criterio de evaluación específico dentro de una rúbrica de análisis de imágenes."""
+    name: str = Field(..., description="Nombre del criterio de evaluación")
+    description: str = Field(None, description="Descripción detallada del criterio")
+    score: float = Field(None, description="Puntuación asignada al criterio después del análisis")
+    subcriteria: Optional[List["DocumentEvaluationCriteria"]] = Field(None, description="Lista de subcriterios de evaluación")
+    
+class DocumentEvaluationRubric(BaseModel):
+    """Modelo que representa una rúbrica de evaluación personalizada para análisis de documentos."""
+    name: str = Field(..., description="Nombre de la rúbrica de evaluación")
+    description: str = Field(None, description="Descripción detallada de la rúbrica")
+    category: Optional[str] = Field(
+        None, 
+        description="Contexto jerárquico de la categoría para especializar a la IA (ej. Audio > Education > English > B2)"
+    )
+    criteria: List[DocumentEvaluationCriteria] = Field(None, description="Lista de criterios de evaluación específicos")
+
+@dataclass
+class DocumentRequestFile:
+    """Modelo de solicitud para análisis de documentos."""
+    file: UploadFile = File(..., description="Archivo de documento a procesar (ej. pdf, docx)")
+    provider: str = Form(..., description="Proveedor de IA a utilizar (ej. openai, google)")
+    model: str = Form(..., description="Modelo de IA a utilizar (ej. vision-1)")
+    rubric: UploadFile = File(..., description="Archivo JSON de evaluación")
+
+class StandardDocumentAnalysisResult(BaseModel):
+    """Modelo que representa el resultado estándar de un análisis de documentos para Qualidot."""
+    status: str = Field(..., description="Estado del análisis (ej. 'success', 'error')")
+    original_filename: str = Field(..., description="Nombre original del archivo de documento procesado")
+    provider_used: str = Field(..., description="Proveedor de IA utilizado para el análisis (ej. 'OpenAI')")
+    model_used: str = Field(..., description="Modelo específico utilizado para el análisis (ej. 'vision-1')")
+    score: float = Field(None, description="Puntuación general asignada al documento después del análisis")
+    feedback: str = Field(None, description="Comentarios o retroalimentación generada por el modelo de IA sobre el documento")
+    detailed_criteria: List[DocumentEvaluationCriteria] = Field(None, description="Lista de criterios de evaluación detallados con sus respectivas puntuaciones y descripciones")
+
+
+class StandardDocumentAnalysis(BaseModel):
+    """Modelo que representa el resultado estándar de un análisis de documentos para Qualidot."""
+    score: float = Field(None, description="Puntuación general asignada al documento después del análisis")
+    feedback: str = Field(None, description="Comentarios o retroalimentación generada por el modelo de IA sobre la imagen")
+    detailed_criteria: List[DocumentEvaluationCriteria] = Field(None, description="Lista de criterios de evaluación detallados con sus respectivas puntuaciones y descripciones")
+