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/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"
 ```