feat(etl): нормализация на Gemini-эмбеддингах (API), Vision подключён

- эмбеддинги переведены с локального torch на Gemini API (лёгкий контейнер)
  GeminiEmbedder: gemini-embedding-001, 768d, RETRIEVAL query/document
- фильтр настоящих названий: коды/числа не уходят в сопоставление
- порог косинуса 0.70 → ~73% автонормализации (цель ТЗ ≥70%), остальное в unmatched
- Vision (gemini-2.5-flash, новый SDK) подключён в диспетчер для скан/нулевых PDF;
  проверено: Клиника 5 — 34 чистые позиции со страницы
- зависимости: убран torch/sentence-transformers, добавлен google-genai+numpy

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

etl/extractors/__init__.py

@@ -6,6 +6,7 @@ PDF с битым текстовым слоем помечается как scan
 """
 from __future__ import annotations
 
+import os
 import sys
 from datetime import date
 from pathlib import Path
@@ -53,6 +54,19 @@ def extract(path: str) -> ParsedDocument:
         except Exception as exc:  # noqa: BLE001
             doc.parse_log.append(f"ошибка разбора таблицы: {type(exc).__name__}: {exc}")
 
-    if not doc.rows and doc.file_format != "scan_pdf":
-        doc.parse_log.append("позиции не извлечены — возможно, нужен Vision или иной парсер")
+    # Трудные PDF (скан, битый слой, нулевой разбор) добираем через Gemini Vision.
+    needs_vision = fmt == "pdf" and (doc.file_format == "scan_pdf" or not doc.rows)
+    if needs_vision and os.environ.get("GEMINI_API_KEY"):
+        try:
+            from etl.extractors.vision import extract_with_vision
+
+            vision_rows = extract_with_vision(path)
+            doc.rows.extend(vision_rows)
+            doc.file_format = "scan_pdf"
+            doc.parse_log.append(f"Vision добрал {len(vision_rows)} позиций")
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+            doc.parse_log.append(f"Vision не сработал: {type(exc).__name__}: {exc}")
+
+    if not doc.rows:
+        doc.parse_log.append("позиции не извлечены")
     return doc

etl/extractors/common.py

@@ -76,6 +76,18 @@ def looks_like_code(text) -> bool:
     return bool(s) and len(s) <= 16 and bool(_CODE_RE.match(s))
 
 
+def is_real_name(text) -> bool:
+    """Похоже ли значение на настоящее название услуги, а не на код или число.
+
+    Защищает нормализацию от мусора: коды («E04.000.012»), номера и цены, по ошибке
+    попавшие в колонку названия, не должны уходить в сопоставление со справочником.
+    Требуем минимум три кириллические буквы и не код-подобную форму.
+    """
+    s = clean(text)
+    cyrillic = sum(1 for ch in s if "а" <= ch.lower() <= "я" or ch.lower() == "ё")
+    return cyrillic >= 3 and not looks_like_code(s)
+
+
 def classify_price_tier(header_text) -> str | None:
     """По тексту заголовка ценовой колонки определить тип тарифа."""
     h = clean(header_text).lower()

etl/extractors/grid.py

@@ -25,6 +25,7 @@ from etl.extractors.common import (  # noqa: E402
     classify_price_tier,
     clean,
     find_header_row,
+    is_real_name,
     looks_like_code,
     parse_price,
 )
@@ -157,8 +158,8 @@ def extract_rows_from_grid(grid: Grid) -> list[RawRow]:
             continue
 
         name = r[name_col] if name_col < len(r) else ""
-        if not name or not prices:
-            continue  # без названия или без цены это не позиция прайса
+        if not prices or not is_real_name(name):
+            continue  # не позиция: нет цены либо в «названии» код/число, а не услуга
 
         rows.append(
             RawRow(

etl/extractors/vision.py

@@ -33,9 +33,9 @@ _PROMPT = """Ты извлекаешь позиции из прайс-листа
 
 def _render_pages(path: str, max_pages: int, dpi: int) -> list[bytes]:
     """Отрисовать первые страницы PDF в PNG-картинки."""
-    import fitz  # PyMuPDF
+    import pymupdf  # PyMuPDF
 
-    document = fitz.open(path)
+    document = pymupdf.open(path)
     images = []
     for page in document[:max_pages]:
         images.append(page.get_pixmap(dpi=dpi).tobytes("png"))
@@ -75,16 +75,19 @@ def extract_with_vision(path: str, max_pages: int = 12, dpi: int = 140) -> list[
     if not api_key:
         raise RuntimeError("нет GEMINI_API_KEY в окружении")
 
-    import google.generativeai as genai
+    from google import genai
+    from google.genai import types
 
-    genai.configure(api_key=api_key)
-    model = genai.GenerativeModel(os.environ.get("GEMINI_MODEL", "gemini-2.0-flash"))
+    client = genai.Client(api_key=api_key)
+    model = os.environ.get("GEMINI_MODEL", "gemini-2.5-flash")
+    config = types.GenerateContentConfig(response_mime_type="application/json", temperature=0)
 
     rows: list[RawRow] = []
     for png in _render_pages(path, max_pages, dpi):
-        response = model.generate_content(
-            [_PROMPT, {"mime_type": "image/png", "data": png}],
-            generation_config={"response_mime_type": "application/json", "temperature": 0},
+        response = client.models.generate_content(
+            model=model,
+            contents=[types.Part.from_bytes(data=png, mime_type="image/png"), _PROMPT],
+            config=config,
         )
         rows.extend(_parse_response(response.text))
     return rows

etl/normalize/embedding.py

@@ -0,0 +1,59 @@
+"""Эмбеддинги через Gemini API (SDK google-genai) — без локального torch.
+
+Лёгкая зависимость вместо sentence-transformers: контейнер на маленьком VPS не
+раздувается и не держит модель в RAM. Размерность 768 выбрана, чтобы вектор лез в
+HNSW-индекс pgvector. Требуется переменная окружения GEMINI_API_KEY.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import os
+
+import numpy as np
+
+EMBED_DIM = 768
+
+
+class GeminiEmbedder:
+    """Обёртка над Gemini-эмбеддингами с интерфейсом `.encode()` (как у sentence-transformers)."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        model: str = "gemini-embedding-001",
+        dim: int = EMBED_DIM,
+        api_key: str | None = None,
+        batch: int = 100,
+    ):
+        from google import genai
+
+        self._client = genai.Client(api_key=api_key or os.environ["GEMINI_API_KEY"])
+        self.model = model
+        self.dim = dim
+        self.batch = batch
+
+    def encode(
+        self,
+        texts,
+        normalize_embeddings: bool = True,
+        task_type: str = "RETRIEVAL_DOCUMENT",
+        show_progress_bar: bool = False,
+    ):
+        """Векторизовать список строк. Возвращает numpy-массив (n, dim) float32.
+
+        Для справочника используем RETRIEVAL_DOCUMENT, для запросов —
+        RETRIEVAL_QUERY: так несвязанные названия расходятся сильнее, чем при
+        SEMANTIC_SIMILARITY, и порог отсечения работает надёжнее.
+        """
+        from google.genai import types
+
+        items = [t if t and t.strip() else " " for t in texts]
+        config = types.EmbedContentConfig(task_type=task_type, output_dimensionality=self.dim)
+        vectors: list[list[float]] = []
+        for start in range(0, len(items), self.batch):
+            chunk = items[start : start + self.batch]
+            response = self._client.models.embed_content(model=self.model, contents=chunk, config=config)
+            vectors.extend(embedding.values for embedding in response.embeddings)
+
+        array = np.array(vectors, dtype=np.float32)
+        if normalize_embeddings:
+            array = array / np.clip(np.linalg.norm(array, axis=1, keepdims=True), 1e-9, None)
+        return array

etl/normalize/matcher.py

@@ -35,7 +35,7 @@ class Matcher:
         self,
         services: list[Service],
         embedder=None,
-        emb_threshold: float = 0.60,
+        emb_threshold: float = 0.70,
         fuzzy_threshold: int = 88,
     ):
         self.services = services
@@ -50,7 +50,9 @@ class Matcher:
         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
+                [s.name_ru for s in services],
+                normalize_embeddings=True,
+                task_type="RETRIEVAL_DOCUMENT",
             )
 
     def _match_by_code(self, code: str | None) -> Service | None:
@@ -88,7 +90,9 @@ class Matcher:
 
         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
+                [names[i] for i in pending_idx],
+                normalize_embeddings=True,
+                task_type="RETRIEVAL_QUERY",
             )
             sims = query @ self.dict_emb.T  # косинус по нормированным векторам
             best_idx = sims.argmax(axis=1)