feat(день2): экран верификации с предложениями + обучение, детектор переплаты

- очередь верификации: предложенный кандидат (топ эмбеддинг), подтвердить/другое/пропустить
- POST /match пополняет синонимы (learned_synonym) — обучающаяся нормализация
- сравнение: медиана + разброс цен + отклонение клиники (переплата/выгода)
- эмбеддер: дедуп названий + ретрай при 429 (квота Gemini)
- развёрнуто на med.secondbrain.tools

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

etl/pipeline.py

@@ -37,18 +37,21 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS price_item (
     item_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, doc_id TEXT, partner_id TEXT,
     service_name_raw TEXT, service_code_source TEXT, service_id TEXT,
     prices TEXT, price_resident REAL, price_nonresident REAL, unit TEXT,
-    effective_date TEXT, map_method TEXT, map_confidence REAL, status TEXT, is_active INTEGER
+    effective_date TEXT, map_method TEXT, map_confidence REAL, status TEXT, is_active INTEGER,
+    suggested_service_id TEXT, suggested_score REAL
 );
+-- Синонимы, выученные при ручной верификации (для дообучения нормализации).
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS learned_synonym (name_norm TEXT PRIMARY KEY, service_id TEXT);
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS price_item_service ON price_item(service_id);
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS price_item_partner ON price_item(partner_id);
 """
 
 
 def _open(db_path: str) -> sqlite3.Connection:
+    # Полная пересборка: удаляем файл, чтобы схема всегда создавалась свежей.
+    Path(db_path).unlink(missing_ok=True)
     conn = sqlite3.connect(db_path)
     conn.executescript(SCHEMA)
-    for table in ("price_item", "price_document", "partner", "service"):
-        conn.execute(f"DELETE FROM {table}")  # пересборка с нуля при каждом прогоне
     return conn
 
 
@@ -102,11 +105,12 @@ def run(data_dir: str, db_path: str, dict_path: str, embedder=None, use_vision:
             """INSERT INTO price_item
                (doc_id, partner_id, service_name_raw, service_code_source, service_id, prices,
                 price_resident, price_nonresident, unit, effective_date, map_method, map_confidence,
-                status, is_active)
-               VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,1)""",
+                status, is_active, suggested_service_id, suggested_score)
+               VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,1,?,?)""",
             (doc_id, partner_id, raw, code, match.service_id, json.dumps(prices, ensure_ascii=False),
              prices.get("resident"), prices.get("nonresident"), unit, eff_iso, match.method,
-             round(match.confidence, 3), status),
+             round(match.confidence, 3), status, match.suggested_service_id,
+             round(match.suggested_score, 3) if match.suggested_score else None),
         )
         report["items"] += 1