# 📄 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