ваше сообщение коммита

md/RAG_SEARCH_SETUP_AND_TEST.md

@@ -1,35 +1,35 @@
 # План настройки и тестирования поиска по таблице RAG
 
 ## 1. Подготовка таблицы RAG
-- Убедиться, что таблица RAG создана и содержит пары "вопрос-ответ".
-- Добавить несколько тестовых записей через UI или напрямую в базу данных.
+- [x] Убедиться, что таблица RAG создана и содержит пары "вопрос-ответ".
+- [x] Добавить несколько тестовых записей через UI или напрямую в базу данных.
 
 ## 2. Настройка провайдера эмбеддингов
-- В настройках ассистента выбрать нужного провайдера (OpenAI, Ollama и др.).
-- Ввести API-ключ и Base URL (например, для OpenAI: https://api.openai.com/v1).
-- Сохранить настройки.
+- [x] В настройках ассистента выбрать нужного провайдера (OpenAI, Ollama и др.).
+- [x] Ввести API-ключ и Base URL (например, для OpenAI: https://api.openai.com/v1).
+- [x] Сохранить настройки.
 
 ## 3. Проверка настроек ассистента
-- Убедиться, что выбран актуальный ID таблицы RAG.
-- Проверить выбранного провайдера эмбеддингов.
-- Установить порог релевантности (например, 0.95).
+- [x] Убедиться, что выбран актуальный ID таблицы RAG.
+- [x] Проверить выбранного провайдера эмбеддингов.
+- [x] Установить порог релевантности (например, 0.95).
 
 ## 4. Проверка backend-логики
-- Проверить, что в backend (например, в ragService.js) реализован поиск по RAG с использованием выбранного провайдера эмбеддингов.
-- Убедиться, что используется актуальный ID таблицы и динамический выбор провайдера.
-- Проверить возможность изменения порога релевантности.
+- [x] Проверить, что в backend (например, в ragService.js) реализован поиск по RAG с использованием выбранного провайдера эмбеддингов.
+- [x] Убедиться, что используется актуальный ID таблицы и динамический выбор провайдера.
+- [x] Проверить возможность изменения порога релевантности.
 
 ## 5. Тестирование через UI
-- Отправить ассистенту вопрос, который есть в RAG-таблице — убедиться, что ответ возвращается из базы.
-- Отправить вопрос, которого нет в таблице — убедиться, что ассистент либо не отвечает, либо использует LLM (по настройкам).
+- [ ] Отправить ассистенту вопрос, который есть в RAG-таблице — убедиться, что ответ возвращается из базы.
+- [ ] Отправить вопрос, которого нет в таблице — убедиться, что ассистент либо не отвечает, либо использует LLM (по настройкам).
 
 ## 6. Проверка логов backend
-- Проверить логи на наличие сообщений о поиске по RAG, найденных совпадениях и выбранном провайдере эмбеддингов.
-- В случае ошибок — проанализировать и устранить их.
+- [ ] Проверить логи на наличие сообщений о поиске по RAG, найденных совпадениях и выбранном провайдере эмбеддингов.
+- [ ] В случае ошибок — проанализировать и устранить их.
 
 ## 7. Тестирование через API (опционально)
-- Использовать Postman/curl для отправки запросов напрямую к backend.
-- Пример запроса:
+- [ ] Использовать Postman/curl для отправки запросов напрямую к backend.
+- [ ] Пример запроса:
   ```http
   POST /api/chat/message
   {
@@ -39,13 +39,32 @@
   ```
 
 ## 8. Автоматизация тестирования (по желанию)
-- Написать автотесты (например, на Mocha/Jest), которые будут отправлять вопросы и сверять ответы с ожидаемыми из RAG.
+- [ ] Написать автотесты (например, на Mocha/Jest), которые будут отправлять вопросы и сверять ответы с ожидаемыми из RAG.
 
 ## 9. Рекомендации
-- Для тестов использовать уникальные, простые вопросы и ответы.
-- После каждого изменения настроек проводить тестовые запросы.
-- Добавить в UI индикатор источника ответа (из базы или сгенерирован).
+- [ ] Для тестов использовать уникальные, простые вопросы и ответы.
+- [ ] После каждого изменения настроек проводить тестовые запросы.
+- [ ] Добавить в UI индикатор источника ответа (из базы или сгенерирован).
 
 ---
 
+## Этапы внедрения сервиса векторного поиска (под ключ)
+
+- [x] 1. Проектирование и создание структуры Python-сервиса (FastAPI + FAISS)
+- [x] 2. Реализация REST API: /upsert, /search, /delete, /rebuild, /health
+- [x] 3. Интеграция с Ollama для генерации эмбеддингов
+- [x] 4. Dockerfile и docker-compose для сервиса
+- [ ] 5. Интеграция Node.js backend с новым сервисом (HTTP-клиент)
+- [ ] 6. Перенос логики поиска из ragService.js на новый сервис
+- [ ] 7. Тестирование интеграции (ручное и через API)
+- [ ] 8. Документация по запуску и использованию
+- [ ] 9. Финальное тестирование через UI и API
+- [ ] 10. Передача проекта заказчику
+
+---
+
+**Прогресс:**
+- Сервис векторного поиска реализован, поддерживает кэширование, интеграцию с Ollama, все основные REST API.
+- Следующий этап — интеграция с Node.js backend и перенос логики поиска.
+
 **Если потребуется пример кода или помощь с конкретной реализацией — обращайтесь!**