feat(ingest+поиск): приём ZIP через интерфейс, регистронезависимый поиск, чистка очереди

- Загрузка архива (§4.1): POST /ingest распаковывает ZIP, дораспознаёт и
  догружает прайсы в базу (append). Виджет в админке. Кэш эмбеддингов справочника
  (dict_emb.npy) — догрузка считает только новый файл, эмбеддинги best-effort с
  откатом на fuzzy при сбое Gemini.
- Поиск по name_norm (lowercase): «УЗИ» и «узи» дают одинаковый результат —
  SQLite LIKE не сворачивает регистр для кириллицы.
- Фильтр названий: код-мнемоники («МОЗО.15») больше не попадают в очередь.
- /stats считается из базы — цифры на дашборде обновляются после загрузки.
- Деплой через Dockerfile (зависимости в образе, код монтируется томом).
- ruff: ядро и весь репозиторий проходят проверку.

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

infra/deploy/Dockerfile

@@ -0,0 +1,24 @@
+# Образ API MedArchive: зависимости ставятся один раз в слой образа, код проекта
+# монтируется томом (/root/medarchive:/app) — правки кода не требуют пересборки.
+# Тяжёлые зависимости (pdfplumber, pymupdf, google-genai) нужны для приёма ZIP через
+# интерфейс (/ingest): распаковка, распознавание и нормализация идут прямо на сервере.
+FROM python:3.12-slim
+
+WORKDIR /app
+
+# Зависимости рантайма. Версии — как в pyproject.toml.
+RUN pip install --no-cache-dir \
+    "fastapi>=0.115" \
+    "uvicorn[standard]>=0.32" \
+    "pydantic>=2.9" \
+    "python-multipart>=0.0.12" \
+    "openpyxl>=3.1" \
+    "xlrd>=2.0" \
+    "python-docx>=1.1" \
+    "pdfplumber>=0.11" \
+    "pymupdf>=1.24" \
+    "rapidfuzz>=3.10" \
+    "numpy>=2.0" \
+    "google-genai>=1.0"
+
+CMD ["uvicorn", "api.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

infra/deploy/README.md

@@ -1,19 +1,42 @@
 # Деплой MedArchive
 
-Лёгкая схема: контейнер API (FastAPI на готовой SQLite-базе) за общим Caddy на Selectel KZ.
-Рантайму не нужны ни Gemini, ни модель — эмбеддинги и Vision отработали на этапе сборки базы.
+Контейнер API (FastAPI) за общим Caddy на Selectel KZ. Read-only поиск работает на
+готовой SQLite-базе; приём ZIP через интерфейс (`/ingest`) дораспаковывает и нормализует
+новые прайсы прямо на сервере, поэтому в образ включены тяжёлые зависимости (pdfplumber,
+pymupdf, google-genai), а контейнеру нужен ключ Gemini.
+
+## Раскладка на сервере
+
+- `/root/medarchive/` — код и данные, монтируется в контейнер как `/app`:
+  - `api/`, `contracts/`, `etl/` — код (правки кода не требуют пересборки образа);
+  - `web/` — статический фронт (его же отдаёт Caddy);
+  - `data/medarchive.db` — собранная база, `data/quality_report.json` — отчёт сборки;
+  - `data/dict_emb.npy` — кэш эмбеддингов справочника (чтобы догрузка не пересчитывала его);
+  - `data/reference/dictionary.xlsx` — эталонный справочник услуг для нормализации.
+- `/root/med-hackathon/` — каталог Caddy: `docker-compose.yml`, `Dockerfile`, `Caddyfile`,
+  `site/` (презентации) и `.env` с `GEMINI_API_KEY` (в публичный репозиторий не попадает).
 
 ## Шаги
 
-1. Залить на сервер: код (`api/`, `contracts/`), фронт (`web/`), базу (`data/medarchive.db`) и
-   отчёт (`data/quality_report.json`) — в `/root/medarchive/`.
-2. Положить `docker-compose.yml` и `Caddyfile` из этой папки в каталог с Caddy.
-3. `docker compose up -d` — поднимется `medarchive-api` (ставит зависимости и запускает uvicorn).
-4. Маршруты Caddy: `/api/*` → контейнер API, `/` → фронт, `/demo` → презентация.
+1. Залить код и данные в `/root/medarchive/` (см. раскладку выше).
+2. Положить `docker-compose.yml`, `Dockerfile`, `Caddyfile` в `/root/med-hackathon/`.
+3. Создать `/root/med-hackathon/.env`:
+   ```
+   GEMINI_API_KEY=…
+   ```
+4. Собрать образ и поднять стек:
+   ```bash
+   cd /root/med-hackathon
+   docker compose build api
+   docker compose up -d
+   ```
+5. Маршруты Caddy: `/api/*` → контейнер API, `/` → фронт, `/demo` и `/day1` → презентации.
 
 ## Проверка
 
 ```bash
 curl https://med.secondbrain.tools/api/health
 curl https://med.secondbrain.tools/api/stats
+# приём архива через интерфейс:
+curl -X POST https://med.secondbrain.tools/api/ingest -F "file=@archive.zip"
 ```

infra/deploy/docker-compose.yml

@@ -14,7 +14,10 @@ services:
       - caddy_config:/config
 
   api:
-    image: python:3.12-slim
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile
+    image: medarchive-api:latest
     container_name: medarchive-api
     restart: unless-stopped
     working_dir: /app
@@ -22,7 +25,10 @@ services:
       - /root/medarchive:/app
     environment:
       MEDARCHIVE_DB: /app/data/medarchive.db
-    command: sh -c "pip install --quiet --no-cache-dir fastapi 'uvicorn[standard]' pydantic && uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000"
+      # Ключ Gemini для распознавания и эмбеддингов при загрузке архива (/ingest).
+      # Значение — из .env рядом с этим файлом (в публичный репозиторий не попадает).
+      GEMINI_API_KEY: ${GEMINI_API_KEY:-}
+    command: ["uvicorn", "api.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
 
 volumes:
   caddy_data: