Feat: Endpoint OLAP para cruce de riesgos académicos

app.py

@@ -37,31 +37,35 @@ def read_root():
 
 @app.post("/api/v1/ingesta/tabular", status_code=status.HTTP_201_CREATED)
 def procesar_registro_tabular(payload: ProcessSheetPayload, db: Session = Depends(get_db)):
-    try: # <--- TRY GLOBAL PARA EVITAR EL CRASH 500
+    try: # Todo envuelto en un try-except
         entidades = ner_engine.extract_entities(payload.texto_celda)
         confianza_ia = sum([e["score"] for e in entidades]) / len(entidades) if entidades else 1.0
         forzar_revision = confianza_ia < 0.60
 
         nombre_resuelto = payload.texto_celda.strip()
         estudiante = db.query(DimEstudiante).filter(DimEstudiante.nombre_completo == nombre_resuelto).first()
+        
         if not estudiante:
             estudiante = DimEstudiante(nombre_completo=nombre_resuelto)
             db.add(estudiante)
-            db.flush() # Flush en lugar de commit para mantener la transacción viva
+            db.flush() # Importante: Usar flush para obtener el ID sin confirmar transacción final
 
-        # Control de Dimensiones
         if not db.query(DimDocente).filter(DimDocente.id_docente == payload.id_docente).first():
             db.add(DimDocente(id_docente=payload.id_docente))
+            
         if not db.query(DimModulo).filter(DimModulo.id_modulo == payload.id_modulo).first():
             db.add(DimModulo(id_modulo=payload.id_modulo))
+            
         if not db.query(DimTiempo).filter(DimTiempo.id_tiempo == payload.id_tiempo).first():
             db.add(DimTiempo(id_tiempo=payload.id_tiempo))
+            
         if not db.query(DimDocumento).filter(DimDocumento.id_documento == payload.id_documento).first():
             db.add(DimDocumento(id_documento=payload.id_documento))
+            
         if not db.query(DimUsuario).filter(DimUsuario.id_usuario == payload.id_usuario).first():
             db.add(DimUsuario(id_usuario=payload.id_usuario))
-        
-        db.flush() 
+            
+        db.flush() # Confirmamos la creación de las dimensiones
 
         alertas_disparadas = []
         if payload.nota_detectada <= 70.0:
@@ -83,25 +87,27 @@ def procesar_registro_tabular(payload: ProcessSheetPayload, db: Session = Depend
             requiere_revision=forzar_revision
         )
         db.add(nuevo_hecho)
-        db.commit() # Un solo commit al final si TODO sale bien
+        
+        # Una vez que todo está correcto, hacemos el commit final
+        db.commit() 
         
         return {
             "status": "processed",
-            "id_estudiante_assignado": estudiante.id_estudiante, # Wait, the user wrote id_estudiante_asignado in their snippet, let's keep it as id_estudiante_asignado
+            "id_estudiante_asignado": estudiante.id_estudiante,
             "confianza_modelo_beto": round(confianza_ia, 4),
             "requiere_auditoria_humana": forzar_revision,
             "alertas_estrategicas": alertas_disparadas
         }
     except Exception as err:
-        db.rollback()
-        logger.error(f"Fallo crítico en pipeline: {err}")
+        db.rollback() # Si falla, deshacemos todo para mantener la integridad
+        logger.error(f"Error crítico en backend 500: {err}")
+        # Enviar el error real al frontend para depurar
         raise HTTPException(status_code=500, detail=str(err))
 
 @app.get("/api/v1/riesgos/cruzado")
-
 def obtener_riesgos_cruzados(limite_nota: float = 70.0, min_cuotas: int = 2, db: Session = Depends(get_db)):
     try:
-        # Consulta transaccional al esquema estrella
+        # Inner Join vectorial entre la dimensión y la tabla de hechos
         resultados = db.query(DimEstudiante, FactRendimientoAcademico).\
             join(FactRendimientoAcademico, DimEstudiante.id_estudiante == FactRendimientoAcademico.id_estudiante).\
             filter(FactRendimientoAcademico.nota_final <= limite_nota).\
@@ -109,16 +115,17 @@ def obtener_riesgos_cruzados(limite_nota: float = 70.0, min_cuotas: int = 2, db:
         
         data = []
         for est, fact in resultados:
+            # Serialización estricta bajo el contrato JSON esperado por AlertDashboard.jsx
             data.append({
                 "estudiante": est.nombre_completo,
                 "codigo": f"EST-{est.id_estudiante:06d}",
                 "rendimiento": {
                     "nota_actual": fact.nota_final,
-                    "estado_academico": "CRÍTICO" if fact.nota_final <= 70 else "REGULAR"
+                    "estado_academico": "CRÍTICO"
                 },
                 "finanzas": {
-                    "cuotas_mora": min_cuotas, # Dato dinámico a cruzar con fact_situacion_financiera posteriormente
-                    "deuda_total": 350.0 * min_cuotas,
+                    "cuotas_mora": min_cuotas, 
+                    "deuda_total": 350.0 * min_cuotas, # Proyección estática hasta integrar fact_situacion_financiera
                     "estado_cartera": "MORA"
                 },
                 "nivel_riesgo_global": "ALTO - CRÍTICO"
@@ -126,5 +133,5 @@ def obtener_riesgos_cruzados(limite_nota: float = 70.0, min_cuotas: int = 2, db:
         
         return {"status": "success", "data": data}
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error consultando riesgos: {e}")
-        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error de base de datos")
+        logger.error(f"Fallo en la resolución del query OLAP: {e}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error de lectura en el esquema estrella.")