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-INSTALLATION.md

@@ -0,0 +1,94 @@
+# 📄 Встановлення Datalab Chandra на НОДА1
+
+**Дата:** 2026-01-12
+
+---
+
+## ✅ Це нормально!
+
+**Так, встановлення Datalab Chandra — відмінна ідея!**
+
+Chandra доповнить поточну обробку документів (`doc_service.py`) і надасть:
+- ✅ Обробку складних таблиць (зберігає структуру)
+- ✅ Розпізнавання рукописного тексту
+- ✅ Обробку форм та документів
+- ✅ Збереження макету документа (bounding boxes, метадані)
+- ✅ Вихід у форматах: Markdown, HTML, JSON
+
+---
+
+## 📊 Поточна ситуація
+
+### НОДА1:
+- ✅ **GPU:** NVIDIA RTX 4000 SFF Ada (20GB VRAM) — достатньо для Chandra Small
+- ✅ **Обробка документів:** `gateway-bot/services/doc_service.py`
+- ✅ **Інтеграція:** Router → Parser Agent → Memory Service
+
+### Що додасть Chandra:
+- Покращена обробка таблиць
+- Розпізнавання рукопису
+- Обробка складних форм
+- Детальні метадані документа
+
+---
+
+## 🔧 Варіанти встановлення
+
+### Варіант 1: Docker контейнер (рекомендовано)
+- Використовувати офіційний inference контейнер Datalab
+- Інтегрувати через HTTP API
+- Налаштувати в `docker-compose.node1.yml`
+
+### Варіант 2: HuggingFace модель
+- Завантажити модель через HuggingFace
+- Запустити локально через Python
+- Інтегрувати через API wrapper
+
+---
+
+## 📝 План встановлення
+
+1. **Отримати ліцензію** (якщо потрібна повна версія)
+   - Або використати open-source версію
+   - Або `chandra-small` (менше вимог до VRAM)
+
+2. **Завантажити Docker образ**
+   - Використати офіційний образ Datalab
+   - Або створити власний з HuggingFace моделлю
+
+3. **Налаштувати контейнер на НОДА1**
+   - Додати в `docker-compose.node1.yml`
+   - Налаштувати GPU доступ
+   - Налаштувати порт та мережу
+
+4. **Інтегрувати з doc_service**
+   - Додати метод для виклику Chandra API
+   - Обробка результатів (Markdown/HTML/JSON)
+   - Передача в Router/Memory Service
+
+5. **Протестувати**
+   - Обробка таблиць
+   - Обробка форм
+   - Розпізнавання рукопису
+
+---
+
+## 🎯 Інтеграція з поточною системою
+
+### Поточна обробка:
+```
+Gateway → doc_service.parse_document() → Router → Parser Agent → Memory Service
+```
+
+### З Chandra:
+```
+Gateway → doc_service.parse_document() → Chandra API → Обробка результатів → Router → Memory Service
+```
+
+---
+
+**Готовий почати встановлення!**
+
+---
+
+**Оновлено:** 2026-01-12