Prima versione della struttura del sistema

app/api/main.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+
+# 1. Inizializziamo l'app
+app = FastAPI(
+    title="Reputation Monitor API",
+    description="API per l'analisi del sentiment della reputazione aziendale",
+    version="1.0.0"
+)
+
+# 2. Definiamo il "modello dei dati" in input (Data Validation)
+# Questo serve a garantire che chi chiama l'API mandi i dati giusti
+class SentimentRequest(BaseModel):
+    text: str
+    language: str = "it"  # default italiano
+
+class SentimentResponse(BaseModel):
+    sentiment: str
+    confidence: float
+
+# 3. Endpoint di Health Check (fondamentale per MLOps e Docker)
+# Serve a capire se il container è vivo
+@app.get("/health")
+def health_check():
+    return {"status": "ok", "message": "Service is running"}
+
+# 4. Endpoint di Previsione (Dummy per ora)
+@app.post("/predict", response_model=SentimentResponse)
+def predict_sentiment(request: SentimentRequest):
+    """
+    Riceve un testo e restituisce il sentiment (Positive, Neutral, Negative).
+    """
+    # TODO: Qui caricheremo il modello ML vero!
+    # Per ora simuliamo una risposta logica
+    print(f"Analyzing text: {request.text}")
+    
+    # Logica finta (Mock) per testare l'API
+    mock_sentiment = "neutral"
+    if "ottimo" in request.text.lower():
+        mock_sentiment = "positive"
+    elif "pessimo" in request.text.lower():
+        mock_sentiment = "negative"
+        
+    return {
+        "sentiment": mock_sentiment,
+        "confidence": 0.95
+    }

requirements.txt

@@ -0,0 +1,15 @@
+# --- Web API ---
+fastapi==0.109.0
+uvicorn[standard]==0.27.0
+pydantic==2.6.0
+
+# --- Machine Learning (Base) ---
+# Per ora mettiamo scikit-learn/pandas per testare, 
+# poi aggiungeremo transformers/torch se usiamo RoBERTa
+pandas
+scikit-learn
+joblib
+
+# --- Testing ---
+pytest
+httpx