Servicio Python (FastAPI) de extracción de datos estructurados desde documentos médicos PDF. Usa LLMs (compatible con OpenAI API) para descubrir campos, estimar costos y extraer datos por lotes.

También actúa como capa de persistencia para el flujo de conteo: guarda los resultados del count-api en PostgreSQL y orquesta la extracción de documentos validados.

Endpoints principales

Puerto: 8001

Salud y configuración

Método	Ruta	Descripción
`GET`	`/health`	Liveness
`GET`	`/config`	Configuración LLM activa
`GET`	`/models`	Modelos disponibles en el backend LLM

Descubrimiento de esquema

Método	Ruta	Descripción
`POST`	`/schemas`	Descubrir campos desde ruta en disco
`POST`	`/schemas/upload`	Descubrir campos desde PDF subido

Estimación de costo

Método	Ruta	Descripción
`POST`	`/estimate/upload`	Estimar tokens/costo desde PDF subido

Tareas de extracción

Método	Ruta	Descripción
`POST`	`/tasks/extraction`	Crear tarea de extracción
`POST`	`/tasks/{id}/ingest`	Subir un PDF a la tarea
`POST`	`/tasks/{id}/ingest-many`	Subir varios PDFs en bulk
`GET`	`/tasks`	Listar tareas
`GET`	`/tasks/{id}`	Detalle de tarea
`GET`	`/tasks/{id}/rows`	Filas extraídas de la tarea
`POST`	`/tasks/extraction/from-count`	Crear extracción desde conteo previo

Jobs (contenedor de tareas)

Método	Ruta	Descripción
`GET`	`/jobs`	Listar jobs
`GET`	`/jobs/{id}`	Detalle de job
`GET`	`/jobs/{id}/tasks`	Tareas del job

Conteo (persistencia desde count-api)

Método	Ruta	Descripción
`POST`	`/count-jobs`	Guardar resultados de conteo en BD
`GET`	`/count-jobs`	Listar jobs de conteo
`GET`	`/count-jobs/{task_id}`	Detalle de job de conteo
`GET`	`/count-jobs/{task_id}/files`	Archivos del conteo
`PATCH`	`/count-jobs/{task_id}/files/{file_id}`	Marcar archivo como válido/inválido

Flujo de datos

PDF local (desktop)  →  POST /tasks/{id}/ingest-many  →  procesamiento LLM
                                                            ↓
                                              filas en extraction_rows (PG)

count-api results    →  POST /count-jobs               →  count_job_files (PG)
                     →  POST /tasks/extraction/from-count  →  lee file_path desde /data

Variables de entorno

Variable	Descripción
`DATABASE_URL`	PostgreSQL (`postgresql+psycopg://...`)
`REDIS_URL`	Redis para cola ARQ (`redis://...`)
`EXTRACTOR_BASE_URL`	URL base del LLM (compatible OpenAI)
`EXTRACTOR_API_KEY`	API key del LLM extractor
`EXTRACTOR_MODEL`	Modelo de extracción (default: `gpt-5.6-luna`)
`NORMALIZER_BASE_URL`	URL base del LLM normalizador
`NORMALIZER_API_KEY`	API key del LLM normalizador
`NORMALIZER_MODEL`	Modelo normalizador (default: `gpt-5.6-luna`)
`EXTRACTOR_TIMEOUT_S`	Timeout por documento (default `120`)
`PDF_DPI`	DPI para renderizado PDF (default `150`)
`PDF_THREAD_COUNT`	Hilos de renderizado PDF (default `4`)
`CONCURRENCY_LIMIT`	Máximo de extracciones paralelas (default `50`)
`ALLOWED_DOCUMENT_TYPES`	Tipos de documento permitidos
`ASYNC_QUEUE`	`true` para encolar en ARQ/Redis (default: sync)

Modelo de datos (PostgreSQL)

jobs              — contenedor de tareas del usuario
  tasks           — una tarea por módulo (counting / extraction / cleaning)
    count_job_files    — resultados de conteo por PDF
    extraction_batches — lotes de extracción
      extraction_rows  — filas extraídas por documento

Estructura del código

api/
  main.py           — FastAPI app (~1400 líneas), todos los endpoints
  desktop_ingest.py — lógica de ingesta desde desktop Electron
domain/             — lógica de negocio: LLM, prompts, extractor, batch
core/               — utilidades PDF, CSV, texto
infrastructure/     — SQLAlchemy, migraciones, uploads temporales
worker/             — workers ARQ (procesamiento async)
  main.py           — punto de entrada del worker
  tasks.py          — tareas ARQ
  settings.py       — configuración del worker
Dockerfile
requirements.txt

Arrancar localmente

# Desde la raíz del repositorio:
docker compose up --build extraction worker

API disponible en http://localhost:8001.