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from agroscan.classifier import AgroScanClassifier
from agroscan.data_loader import DataBundle
class FakeModel:
def encode(self, texts, convert_to_tensor=True, normalize_embeddings=True):
if isinstance(texts, list):
vectors = [self._to_vec(t) for t in texts]
return torch.stack(vectors)
return self._to_vec(texts)
def _to_vec(self, text):
t = str(text).lower()
if "solo" in t:
return torch.tensor([1.0, 0.0])
if "lagarta" in t:
return torch.tensor([0.0, 1.0])
return torch.tensor([0.7, 0.7])
def test_diagnostico_e_tratamento_retorna_campos_esperados():
import pandas as pd
df_base = pd.DataFrame({"DIAGNÓSTICO": ["Pragas do Solo", "Lagartas"]})
df_trat = pd.DataFrame(
{
"Categoria da Praga": ["Pragas do Solo", "Lagartas"],
"Tratamento Nível 1 (Orgânico)": ["Org Solo", "Org Lag"],
"Tratamento Nível 2 (Genérico)": ["Gen Solo", "Gen Lag"],
"Tratamento Nível 3 (Agrotóxico Controlado)": ["Agr Solo", "Agr Lag"],
}
)
bundle = DataBundle(
df_base=df_base,
df_culturas_pragas=df_trat,
diag_base_col="DIAGNÓSTICO",
diag_trat_col="Categoria da Praga",
trat1_col="Tratamento Nível 1 (Orgânico)",
trat2_col="Tratamento Nível 2 (Genérico)",
trat3_col="Tratamento Nível 3 (Agrotóxico Controlado)",
)
clf = AgroScanClassifier(data=bundle, model=FakeModel())
out = clf.diagnostico_e_tratamento(["solo seco", "raiz roida"])
assert out["diagnostico"] == "Pragas do Solo"
assert out["tratamento_nivel_1"] == "Org Solo"
assert out["tratamento_nivel_2"] == "Gen Solo"
assert out["tratamento_nivel_3"] == "Agr Solo"
def test_diagnostico_e_tratamento_faz_fallback_semantico_categoria():
import pandas as pd
# "Pragas de Solo" nao existe igual no tratamento, mas e semanticamente proxima.
df_base = pd.DataFrame({"DIAGNÓSTICO": ["Pragas de Solo", "Lagartas"]})
df_trat = pd.DataFrame(
{
"Categoria da Praga": ["Pragas do Solo", "Lagartas"],
"Tratamento Nível 1 (Orgânico)": ["Org Solo", "Org Lag"],
"Tratamento Nível 2 (Genérico)": ["Gen Solo", "Gen Lag"],
"Tratamento Nível 3 (Agrotóxico Controlado)": ["Agr Solo", "Agr Lag"],
}
)
bundle = DataBundle(
df_base=df_base,
df_culturas_pragas=df_trat,
diag_base_col="DIAGNÓSTICO",
diag_trat_col="Categoria da Praga",
trat1_col="Tratamento Nível 1 (Orgânico)",
trat2_col="Tratamento Nível 2 (Genérico)",
trat3_col="Tratamento Nível 3 (Agrotóxico Controlado)",
)
clf = AgroScanClassifier(data=bundle, model=FakeModel())
out = clf.diagnostico_e_tratamento(["solo seco", "raiz roida"])
assert out["diagnostico"] == "Pragas de Solo"
assert out["tratamento_nivel_1"] == "Org Solo"
assert out["tratamento_nivel_2"] == "Gen Solo"
assert out["tratamento_nivel_3"] == "Agr Solo"
def test_match_estruturado_prioriza_linha_exata_da_base():
import pandas as pd
df_base = pd.DataFrame(
{
"Municipio": ["Boa Vista", "Alto Alegre"],
"Porte": ["Pequeno", "Medio"],
"Cultura": ["Mandioca", "Milho"],
"Sintoma": ["Folhas amareladas e murcha inicial", "Folhas amareladas e com buracos"],
"DIAGNÓSTICO": ["Percevejo", "Lagarta-do-cartucho"],
}
)
df_trat = pd.DataFrame(
{
"Categoria da Praga": ["Percevejo", "Lagarta-do-cartucho"],
"Tratamento Nível 1 (Orgânico)": ["Org Per", "Org Lag"],
"Tratamento Nível 2 (Genérico)": ["Gen Per", "Gen Lag"],
"Tratamento Nível 3 (Agrotóxico Controlado)": ["Agr Per", "Agr Lag"],
}
)
bundle = DataBundle(
df_base=df_base,
df_culturas_pragas=df_trat,
diag_base_col="DIAGNÓSTICO",
diag_trat_col="Categoria da Praga",
trat1_col="Tratamento Nível 1 (Orgânico)",
trat2_col="Tratamento Nível 2 (Genérico)",
trat3_col="Tratamento Nível 3 (Agrotóxico Controlado)",
)
clf = AgroScanClassifier(data=bundle, model=FakeModel())
out = clf.diagnostico_e_tratamento(
["Boa Vista", "Pequeno", "Mandioca", "Folhas amareladas e murcha inicial"]
)
assert out["diagnostico"] == "Percevejo"
assert out["tratamento_nivel_1"] == "Org Per"
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