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.

scripts/add_ml_scores_columns.py

@@ -1,10 +1,9 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-Миграция: Добавление колонок для ML-скоринга постов.
+Миграция: Добавление колонки для ML-скоринга постов.
 
 Добавляет:
 - ml_scores (TEXT/JSON) - JSON с результатами оценки от разных моделей
-- vector_hash (TEXT) - хеш текста для кеширования векторов
 
 Структура ml_scores:
 {
@@ -46,7 +45,7 @@ async def main(db_path: str) -> None:
     """
     Основная функция миграции.
     
-    Добавляет колонки ml_scores и vector_hash в таблицу post_from_telegram_suggest.
+    Добавляет колонку ml_scores в таблицу post_from_telegram_suggest.
     Миграция идемпотентна - можно запускать повторно без ошибок.
     """
     db_path = os.path.abspath(db_path)
@@ -67,22 +66,13 @@ async def main(db_path: str) -> None:
         else:
             logger.info("Колонка ml_scores уже существует")
         
-        # Проверяем и добавляем колонку vector_hash
-        if not await column_exists(conn, "post_from_telegram_suggest", "vector_hash"):
-            await conn.execute(
-                "ALTER TABLE post_from_telegram_suggest ADD COLUMN vector_hash TEXT"
-            )
-            logger.info("Колонка vector_hash добавлена в post_from_telegram_suggest")
-        else:
-            logger.info("Колонка vector_hash уже существует")
-        
         await conn.commit()
         logger.info("Миграция add_ml_scores_columns завершена успешно")
 
 
 if __name__ == "__main__":
     parser = argparse.ArgumentParser(
-        description="Добавление колонок ml_scores и vector_hash для ML-скоринга"
+        description="Добавление колонки ml_scores для ML-скоринга"
     )
     parser.add_argument(
         "--db",

scripts/drop_vector_hash_column.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Миграция: Удаление колонки vector_hash из таблицы post_from_telegram_suggest.
+
+Колонка больше не нужна, т.к. RAG сервис вынесен в отдельный микросервис
+и хранит векторы самостоятельно.
+
+SQLite не поддерживает DROP COLUMN напрямую (до версии 3.35.0),
+поэтому используем пересоздание таблицы.
+"""
+import argparse
+import asyncio
+import os
+import sys
+from pathlib import Path
+
+# Добавляем корень проекта в путь
+project_root = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(project_root))
+
+import aiosqlite
+
+# Пытаемся импортировать logger, если не получается - используем стандартный
+try:
+    from logs.custom_logger import logger
+except ImportError:
+    import logging
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+    logger = logging.getLogger(__name__)
+
+DEFAULT_DB_PATH = "database/tg-bot-database.db"
+
+
+async def column_exists(conn: aiosqlite.Connection, table: str, column: str) -> bool:
+    """Проверяет существование колонки в таблице."""
+    cursor = await conn.execute(f"PRAGMA table_info({table})")
+    columns = await cursor.fetchall()
+    return any(col[1] == column for col in columns)
+
+
+async def get_sqlite_version(conn: aiosqlite.Connection) -> tuple:
+    """Возвращает версию SQLite."""
+    cursor = await conn.execute("SELECT sqlite_version()")
+    version_str = (await cursor.fetchone())[0]
+    return tuple(map(int, version_str.split('.')))
+
+
+async def main(db_path: str) -> None:
+    """
+    Удаляет колонку vector_hash из таблицы post_from_telegram_suggest.
+    """
+    db_path = os.path.abspath(db_path)
+    
+    if not os.path.exists(db_path):
+        logger.error(f"База данных не найдена: {db_path}")
+        return
+    
+    async with aiosqlite.connect(db_path) as conn:
+        # Проверяем существует ли колонка
+        if not await column_exists(conn, "post_from_telegram_suggest", "vector_hash"):
+            logger.info("Колонка vector_hash не существует, миграция не требуется")
+            return
+        
+        # Проверяем версию SQLite
+        version = await get_sqlite_version(conn)
+        logger.info(f"Версия SQLite: {'.'.join(map(str, version))}")
+        
+        # SQLite 3.35.0+ поддерживает DROP COLUMN
+        if version >= (3, 35, 0):
+            logger.info("Используем ALTER TABLE DROP COLUMN")
+            await conn.execute(
+                "ALTER TABLE post_from_telegram_suggest DROP COLUMN vector_hash"
+            )
+        else:
+            # Для старых версий пересоздаём таблицу
+            logger.info("Используем пересоздание таблицы (SQLite < 3.35.0)")
+            
+            # Получаем список колонок без vector_hash
+            cursor = await conn.execute("PRAGMA table_info(post_from_telegram_suggest)")
+            columns = await cursor.fetchall()
+            column_names = [col[1] for col in columns if col[1] != "vector_hash"]
+            columns_str = ", ".join(column_names)
+            
+            logger.info(f"Колонки для сохранения: {columns_str}")
+            
+            # Пересоздаём таблицу
+            await conn.execute("BEGIN TRANSACTION")
+            try:
+                # Создаём временную таблицу
+                await conn.execute(
+                    f"CREATE TABLE post_from_telegram_suggest_backup AS "
+                    f"SELECT {columns_str} FROM post_from_telegram_suggest"
+                )
+                
+                # Удаляем старую таблицу
+                await conn.execute("DROP TABLE post_from_telegram_suggest")
+                
+                # Переименовываем временную
+                await conn.execute(
+                    "ALTER TABLE post_from_telegram_suggest_backup "
+                    "RENAME TO post_from_telegram_suggest"
+                )
+                
+                await conn.execute("COMMIT")
+            except Exception as e:
+                await conn.execute("ROLLBACK")
+                raise e
+        
+        await conn.commit()
+        logger.info("Колонка vector_hash успешно удалена")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description="Удаление колонки vector_hash из post_from_telegram_suggest"
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--db",
+        default=os.environ.get("DATABASE_PATH", DEFAULT_DB_PATH),
+        help="Путь к БД",
+    )
+    args = parser.parse_args()
+    asyncio.run(main(args.db))