"""Запуск конвейера на архиве: data/raw → SQLite + отчёт о качестве.

Флаг --vision включает добор трудных PDF через Gemini Vision (медленно).
"""

import json
import sys
from datetime import date
from pathlib import Path

REPO = Path(__file__).resolve().parents[1]
sys.path.insert(0, str(REPO))

from etl.normalize.embedding import GeminiEmbedder  # noqa: E402
from etl.pipeline import run  # noqa: E402

summary = run(
    data_dir=str(REPO / "data/raw"),
    db_path=str(REPO / "data/medarchive.db"),
    dict_path=str(REPO / "data/reference/dictionary.xlsx"),
    embedder=GeminiEmbedder(),
    use_vision="--vision" in sys.argv,
    today=date(2026, 6, 26),
)
(REPO / "data/quality_report.json").write_text(
    json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
)
print(json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2))