Фикс состояния

.gitignore

@@ -1 +1,3 @@
 .env
+.venv
+__pycache__

README_old.md

@@ -0,0 +1,161 @@
+# Агент для работы с проектной документацией
+
+## 1. Общее описание
+Приложение представляет собой backend агентного режима для работы с документацией и кодом проекта.
+
+Система решает следующие задачи:
+- индексирует локальную копию проекта в `rag_session` и использует ее как основной рабочий контекст пользователя;
+- принимает webhook коммитов репозитория в `rag_repo` и фиксирует контекст изменений по `story_id`;
+- ускоряет построение `rag_session` за счет переиспользования кэша чанков и эмбеддингов из `rag_repo`;
+- обрабатывает пользовательские запросы через `chat`, `agent`, оркестратор и специализированные графы;
+- сохраняет quality-метрики, Story-контекст и артефакты сессии в PostgreSQL.
+
+Ключевая идея архитектуры:
+- `rag_session` отвечает за пользовательскую рабочую сессию и всегда остается основным источником retrieval;
+- `rag_repo` не участвует напрямую в пользовательском ответе, а служит фоновым источником кэша и контекста коммитов;
+- `story_id` связывает изменения аналитика, документацию и последующую работу тестировщика.
+
+## 2. Архитектура
+```mermaid
+flowchart LR
+    User["Пользователь"]
+    Git["Git репозиторий\n(Gitea / Bitbucket)"]
+    Chat["Модуль chat"]
+    Agent["Модуль agent"]
+    RagSession["Модуль rag_session"]
+    RagRepo["Модуль rag_repo"]
+    Shared["Модуль shared"]
+    DB["PostgreSQL + pgvector"]
+    Giga["GigaChat API"]
+
+    User --> Chat
+    Chat --> Agent
+    Agent --> RagSession
+    Agent --> Shared
+    RagSession --> Shared
+    RagRepo --> Shared
+    Chat --> DB
+    Agent --> DB
+    RagSession --> DB
+    RagRepo --> DB
+    RagSession --> Giga
+    Agent --> Giga
+    Git --> RagRepo
+    RagRepo -.кэш и контекст коммитов.-> RagSession
+```
+
+Кратко по ролям модулей:
+- `chat` — внешний API чата, фоновые задачи, SSE события, диалоги.
+- `agent` — роутер интентов, оркестратор, графы, tools, генерация ответа и changeset.
+- `rag_session` — создание и сопровождение пользовательского RAG индекса по локальным файлам.
+- `rag_repo` — прием webhook коммитов, определение `story_id`, фиксация контекста коммита и заполнение repo-cache.
+- `shared` — инфраструктурный слой: БД, retry, event bus, GigaChat client, настройки.
+
+## 3. Типичный флоу
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    actor User as Пользователь
+    participant Git as Git репозиторий
+    participant RagRepo as Модуль rag_repo
+    participant DB as PostgreSQL
+    participant RagSession as Модуль rag_session
+    participant Chat as Модуль chat
+    participant Agent as Модуль agent
+
+    Note over User,RagSession: Первая рабочая сессия: кэша репозитория еще нет
+    User->>RagSession: Создание rag_session и загрузка файлов проекта
+    RagSession->>DB: Проверка cache hit/miss
+    DB-->>RagSession: Кэш пуст
+    RagSession->>RagSession: Чанкинг и расчет embeddings без repo-cache
+    RagSession->>DB: Сохранение rag_chunks и rag_index_jobs
+    User->>Chat: Отправка запроса в чат
+    Chat->>Agent: Передача задачи
+    Agent->>RagSession: Retrieval контекста
+    RagSession->>DB: Чтение rag_chunks
+    DB-->>RagSession: Релевантные чанки
+    RagSession-->>Agent: Контекст
+    Agent-->>Chat: Ответ / changeset
+
+    Note over User,Git: Пользователь вручную делает commit и push
+    Git->>RagRepo: Webhook push
+    RagRepo->>RagRepo: Определение provider, commit_sha, changed_files, story_id
+    RagRepo->>DB: Запись story_records/story_links/story_artifacts
+    RagRepo->>DB: Запись rag_blob_cache/rag_chunk_cache/rag_session_chunk_map
+
+    Note over User,RagSession: Вторая рабочая сессия: repo-cache уже существует
+    User->>RagSession: Создание новой rag_session и загрузка файлов проекта
+    RagSession->>DB: Проверка cache hit/miss
+    DB-->>RagSession: Найдены cache hit по части файлов
+    RagSession->>RagSession: Переиспользование чанков из rag_repo cache
+    RagSession->>RagSession: Пересчет embeddings только для cache miss файлов
+    RagSession->>DB: Сохранение rag_chunks, rag_session_chunk_map, rag_index_jobs
+    User->>Chat: Новый запрос
+    Chat->>Agent: Передача задачи
+    Agent->>RagSession: Retrieval по новой сессии
+    RagSession-->>Agent: Контекст из session-RAG
+    Agent-->>Chat: Ответ / changeset
+```
+
+Что важно в этом сценарии:
+- первый запуск индексации может быть полностью без кэша;
+- после коммита `rag_repo` фиксирует контекст изменений и наполняет cache-таблицы;
+- во второй и последующих сессиях `rag_session` использует `cache_hit_files`, чтобы уменьшить объем новых embeddings.
+
+## 4. Инструкции к запуску
+
+### Локальный запуск
+```bash
+python3 -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+uvicorn app.main:app --reload --port 15000
+```
+
+### Запуск через Docker Compose
+1. Создать `.env` на основе примера:
+```bash
+cp .env.example .env
+```
+
+2. Заполнить как минимум `GIGACHAT_TOKEN`.
+
+3. Запустить сервисы:
+```bash
+docker compose up -d --build
+```
+
+4. Проверить доступность backend:
+```bash
+curl http://localhost:15000/health
+```
+
+Ожидаемый ответ:
+```json
+{"status":"ok"}
+```
+
+### Основные адреса
+- Backend API: `http://localhost:15000`
+- PostgreSQL + pgvector: `localhost:5432`
+- Webhook репозитория: `POST /internal/rag-repo/webhook`
+
+### Базовый сценарий проверки
+1. Создать `rag_session` через `POST /api/rag/sessions`.
+2. Дождаться завершения index-job через `GET /api/rag/sessions/{rag_session_id}/jobs/{index_job_id}`.
+3. Создать диалог через `POST /api/chat/dialogs`.
+4. Отправить сообщение через `POST /api/chat/messages`.
+5. Настроить webhook репозитория на `POST /internal/rag-repo/webhook`.
+6. Сделать commit с `story_id` в сообщении, например `FEAT-1 ...`.
+7. Проверить заполнение таблиц:
+   - `story_records`, `story_links`, `story_artifacts`
+   - `rag_blob_cache`, `rag_chunk_cache`, `rag_session_chunk_map`
+8. Во второй сессии индексации проверить поля job-статуса:
+   - `indexed_files`
+   - `cache_hit_files`
+   - `cache_miss_files`
+
+### Полезные замечания
+- Текущая chat-модель: `GigaChat`.
+- Основной retrieval всегда идет из `rag_session`.
+- `rag_repo` используется как фоновый источник кэша и контекста коммитов.
+- Если в webhook не найден `story_id`, commit-контекст Story не будет привязан, но cache-таблицы все равно должны наполняться.