refactor: обновление системы ML-скоринга и переход на RAG API

- Обновлен Dockerfile для использования Alpine вместо Slim, улучшая размер образа.
- Удален устаревший RAGService и добавлен RagApiClient для работы с внешним RAG API.
- Обновлены переменные окружения в env.example для настройки нового RAG API.
- Обновлен ScoringManager для интеграции с RagApiClient.
- Упрощена структура проекта, удалены ненужные файлы и зависимости, связанные с векторным хранилищем.
- Обновлены обработчики и функции для работы с новым API, включая получение статистики и обработку ошибок.

Dockerfile

@@ -1,14 +1,14 @@
 ###########################################
 # Этап 1: Сборщик (Builder)
 ###########################################
-FROM python:3.11.9-slim as builder
+FROM python:3.11.9-alpine as builder
 
-# Устанавливаем инструменты для компиляции
-RUN apt-get update && apt-get install --no-install-recommends -y \
+# Устанавливаем инструменты для компиляции (если нужны для некоторых пакетов)
+RUN apk add --no-cache \
     gcc \
-    g++ \
-    python3-dev \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+    musl-dev \
+    libffi-dev \
+    && rm -rf /var/cache/apk/*
 
 WORKDIR /app
 COPY requirements.txt .
@@ -20,30 +20,20 @@ RUN pip install --no-cache-dir --target /install -r requirements.txt
 ###########################################
 # Этап 2: Финальный образ (Runtime)  
 ###########################################
-FROM python:3.11.9-slim as runtime
-
-# Минимальные рантайм-зависимости
-RUN apt-get update && apt-get install --no-install-recommends -y \
-    libgomp1 \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+FROM python:3.11.9-alpine as runtime
 
 # Создаем пользователя
-RUN groupadd -g 1001 deploy && useradd -r -u 1001 -g deploy deploy
+RUN addgroup -g 1001 deploy && adduser -D -u 1001 -G deploy deploy
 
 WORKDIR /app
 
 # Копируем зависимости
 COPY --from=builder --chown=deploy:deploy /install /usr/local/lib/python3.11/site-packages
 
-# Создаем структуру папок (включая директории для ML моделей)
-RUN mkdir -p database logs voice_users data/models && \
+# Создаем структуру папок
+RUN mkdir -p database logs voice_users && \
     chown -R deploy:deploy /app
 
-# Устанавливаем переменные для HuggingFace (кеш моделей внутри /app)
-ENV HF_HOME=/app/data/models
-ENV TRANSFORMERS_CACHE=/app/data/models
-ENV HF_HUB_CACHE=/app/data/models
-
 # Копируем исходный код
 COPY --chown=deploy:deploy . .