feat(etl): нормализация (каскад), валидация (8 правил), Vision-fallback

- etl/normalize/matcher.py — каскад код→точное→эмбеддинги→fuzzy→unmatched
- etl/validate/rules.py — правила ТЗ §4.4; проверено: 15588 done / 11 needs_review
- etl/extractors/vision.py — Gemini Vision для битых/нестандартных PDF
- замер % автонормализации — после установки модели эмбеддингов

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

etl/normalize/__init__.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+"""Нормализация извлечённых позиций к справочнику услуг."""
+from etl.normalize.matcher import Matcher
+
+__all__ = ["Matcher"]

etl/normalize/matcher.py

@@ -0,0 +1,109 @@
+"""Сопоставление извлечённых позиций с эталонным справочником услуг.
+
+Каскад по убыванию надёжности:
+  1. код тарификатора — точное совпадение, если клиника его указала;
+  2. точное совпадение нормализованного названия;
+  3. эмбеддинги (многоязычная модель) — семантическая близость названий;
+  4. нечёткое сравнение (RapidFuzz) как запасной сигнал;
+  5. иначе — очередь ручной разметки (unmatched).
+
+В справочнике нет синонимов, поэтому шаги 1 и 3 несут основную нагрузку. Коды у
+клиник встречаются с лишним хвостом («A02.020.000.2»), поэтому сравниваем по
+канонической части кода тарификатора.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import re
+import sys
+from pathlib import Path
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[2]))
+
+from rapidfuzz import fuzz, process  # noqa: E402
+
+from contracts.models import MatchResult  # noqa: E402
+from etl.dictionary import Service, normalize_name  # noqa: E402
+
+# Каноническая часть кода тарификатора: буква + три группы цифр.
+_CODE_CORE_RE = re.compile(r"[A-ZА-Я]\d{2}\.\d{3}\.\d{3}")
+
+
+class Matcher:
+    """Готовит индексы справочника и сопоставляет с ним сырые названия услуг."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        services: list[Service],
+        embedder=None,
+        emb_threshold: float = 0.60,
+        fuzzy_threshold: int = 88,
+    ):
+        self.services = services
+        self.by_code = {s.tarificator_code: s for s in services if s.tarificator_code}
+        self.by_norm: dict[str, Service] = {}
+        for s in services:
+            self.by_norm.setdefault(s.name_norm, s)
+        self.names_norm = [s.name_norm for s in services]
+        self.emb_threshold = emb_threshold
+        self.fuzzy_threshold = fuzzy_threshold
+        self.embedder = embedder
+        self.dict_emb = None
+        if embedder is not None:
+            self.dict_emb = embedder.encode(
+                [s.name_ru for s in services], normalize_embeddings=True, show_progress_bar=False
+            )
+
+    def _match_by_code(self, code: str | None) -> Service | None:
+        if not code:
+            return None
+        m = _CODE_CORE_RE.search(code)
+        return self.by_code.get(m.group(0)) if m else None
+
+    def _match_by_fuzzy(self, name_norm: str) -> MatchResult:
+        best = process.extractOne(name_norm, self.names_norm, scorer=fuzz.token_set_ratio)
+        if best and best[1] >= self.fuzzy_threshold:
+            return MatchResult(
+                service_id=self.services[best[2]].service_id, method="fuzzy", confidence=best[1] / 100
+            )
+        return MatchResult()
+
+    def match_batch(self, names: list[str], codes: list[str | None]) -> list[MatchResult]:
+        """Сопоставить пачку позиций. Эмбеддинги считаются разом — так быстрее."""
+        results: list[MatchResult | None] = [None] * len(names)
+        pending_idx: list[int] = []
+        pending_norm: list[str] = []
+
+        for i, (name, code) in enumerate(zip(names, codes, strict=True)):
+            service = self._match_by_code(code)
+            if service:
+                results[i] = MatchResult(service_id=service.service_id, method="code", confidence=1.0)
+                continue
+            name_norm = normalize_name(name)
+            exact = self.by_norm.get(name_norm)
+            if exact:
+                results[i] = MatchResult(service_id=exact.service_id, method="exact", confidence=1.0)
+                continue
+            pending_idx.append(i)
+            pending_norm.append(name_norm)
+
+        if pending_norm and self.embedder is not None and self.dict_emb is not None:
+            query = self.embedder.encode(
+                [names[i] for i in pending_idx], normalize_embeddings=True, show_progress_bar=False
+            )
+            sims = query @ self.dict_emb.T  # косинус по нормированным векторам
+            best_idx = sims.argmax(axis=1)
+            best_score = sims.max(axis=1)
+            for k, i in enumerate(pending_idx):
+                if best_score[k] >= self.emb_threshold:
+                    results[i] = MatchResult(
+                        service_id=self.services[int(best_idx[k])].service_id,
+                        method="embedding",
+                        confidence=float(best_score[k]),
+                    )
+                else:
+                    results[i] = self._match_by_fuzzy(pending_norm[k])
+        else:
+            for k, i in enumerate(pending_idx):
+                results[i] = self._match_by_fuzzy(pending_norm[k])
+
+        return [r if r is not None else MatchResult() for r in results]