feat: implement TTS, Document processing, and Memory Service /facts API

- TTS: xtts-v2 integration with voice cloning support
- Document: docling integration for PDF/DOCX/PPTX processing
- Memory Service: added /facts/upsert, /facts/{key}, /facts endpoints
- Added required dependencies (TTS, docling)

DATALAB-CHANDRA-DEPLOYMENT-COMPLETE.md

@@ -0,0 +1,105 @@
+# ✅ Datalab Chandra - Встановлення завершено
+
+**Дата:** 2026-01-12
+
+---
+
+## ✅ Виконано
+
+### 1. Створено та завантажено:
+- ✅ `chandra-inference` — inference сервіс з HuggingFace моделлю
+- ✅ `chandra-service` — API wrapper сервіс
+- ✅ Docker образи зібрані
+- ✅ Контейнери запущені
+
+### 2. Налаштовано:
+- ✅ Docker Compose конфігурація
+- ✅ CPU режим (GPU можна увімкнути пізніше)
+- ✅ Health checks
+- ✅ Router інтеграція (`OCR_URL`, `CHANDRA_URL`)
+
+### 3. Виправлено:
+- ✅ Проблема з GPU драйвером — тимчасово використовується CPU режим
+- ✅ Конфігурація оновлена для роботи без nvidia-container-toolkit
+
+---
+
+## 📊 Поточний статус
+
+### Контейнери:
+- ✅ `dagi-chandra-inference-node1` — запущений
+- ✅ `dagi-chandra-service-node1` — запущений
+
+### Порти:
+- ✅ `8000` — chandra-inference
+- ✅ `8002` — chandra-service
+
+---
+
+## 🔧 Налаштування GPU (опціонально)
+
+Для використання GPU потрібно:
+
+1. **Встановити nvidia-container-toolkit:**
+   ```bash
+   # На НОДА1
+   distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
+   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
+   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
+   apt-get update && apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+   systemctl restart docker
+   ```
+
+2. **Увімкнути GPU в docker-compose.node1.yml:**
+   - Розкоментувати секцію `deploy.resources.reservations.devices`
+   - Змінити `DEVICE=cpu` на `DEVICE=cuda`
+
+3. **Перезапустити:**
+   ```bash
+   docker compose -f docker-compose.node1.yml restart chandra-inference
+   ```
+
+---
+
+## 🎯 Використання
+
+### Health check:
+```bash
+curl http://localhost:8002/health
+```
+
+### Обробка документа:
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8002/process \
+  -F "file=@document.pdf" \
+  -F "output_format=markdown" \
+  -F "accurate_mode=false"
+```
+
+### Через Router:
+Router автоматично використовує `CHANDRA_URL` для обробки документів.
+
+---
+
+## ⚠️ Примітки
+
+1. **CPU режим:** Зараз працює в CPU режимі, що повільніше, але працює
+2. **Модель завантажується:** Перший запуск може зайняти 5-10 хвилин для завантаження моделі з HuggingFace
+3. **VRAM:** Для GPU режиму потрібно ~8GB VRAM для chandra-small
+
+---
+
+## 📝 Наступні кроки
+
+1. Перевірити health endpoints
+2. Протестувати обробку тестового документа
+3. Налаштувати GPU (якщо потрібно)
+4. Інтегрувати в `doc_service.py` (опціонально)
+
+---
+
+**Встановлення завершено!**
+
+---
+
+**Оновлено:** 2026-01-12