backend/tests/test_registry_clarifications.py

"""Testy scalania odpowiedzi HITL z profilem firmy."""
from core.registry_enrichment import (
    _analyze_gaps,
    _parse_financials_from_text,
    apply_clarifications_to_profile,
    filter_answered_questions,
    gaps_to_hitl_questions,
)


def test_parse_financials_from_polish_answer():
    fin = _parse_financials_from_text("Przychód roczny 2 mln PLN, 5 pracowników FTE")
    assert fin.get("revenue") == 2_000_000
    assert fin.get("employment") == 5


def test_apply_clarifications_clears_financial_gap():
    company = {"name": "Test Sp. z o.o.", "pkd": ["62.01.Z"], "address": "Warszawa"}
    answers = [
        {
            "question": "Podaj przybliżony przychód roczny i liczbę pracowników (FTE).",
            "answer": "Roczny przychód ok. 1,5 mln PLN, zatrudnienie 8 FTE",
        }
    ]
    merged = apply_clarifications_to_profile(company, "Opis projektu inwestycyjnego", answers)
    gaps = _analyze_gaps(merged, "Opis projektu inwestycyjnego")
    questions = gaps_to_hitl_questions(gaps)

    assert merged["financials"]["revenue"] == 1_500_000
    assert merged["financials"]["employment"] == 8
    assert not any("finansowych" in g for g in gaps)
    assert "Podaj przybliżony przychód roczny i liczbę pracowników (FTE)." not in questions


def test_filter_answered_questions():
    questions = [
        "Podaj przybliżony przychód roczny i liczbę pracowników (FTE).",
        "Czy firma otrzymała pomoc publiczną?",
    ]
    answers = [
        {
            "question": "Podaj przybliżony przychód roczny i liczbę pracowników (FTE).",
            "answer": "2 mln, 3 FTE",
        }
    ]
    filtered = filter_answered_questions(questions, answers)
    assert filtered == ["Czy firma otrzymała pomoc publiczną?"]