feat: initial microservices project structure

Services:
- api: FastAPI gateway with JWT auth, async endpoints, WebSocket
- worker-gpu: CUDA sentence-transformers, FAISS IVFFlat, Ollama LLM
- worker-indexer: Winnowing+MinHash plagiarism detection, PDF/DOCX extraction
- worker-notifier: SMTP email notifications
- worker-gost: GOST 7.1-2003 and GOST R 7.0.5-2008 formatting

Infrastructure:
- docker-compose.yml (production) + docker-compose.dev.yml (hot reload)
- Nginx reverse proxy + WebSocket support
- PostgreSQL 16 with Alembic migrations
- Elasticsearch 8 with Russian/English analyzers
- MinIO, RabbitMQ, Redis, Ollama

Frontend:
- React 18 + Vite + TypeScript + TailwindCSS + Zustand + React Query v5
- 9 pages: Home, Search, Cabinet, Task, Check, Bibliography, Pricing, Login, Register

Scripts:
- Parser stubs: OpenAlex, КиберЛенинка, arXiv (Phase 0 - to be filled)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

services/worker-gpu/app/ollama_client.py

@@ -0,0 +1,138 @@
+"""Клиент для Ollama HTTP API — LLM анализ парафраза и суммаризация."""
+
+import json
+import logging
+
+import httpx
+
+from app.config import settings
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class OllamaClient:
+    """HTTP клиент для Ollama LLM."""
+
+    def __init__(self) -> None:
+        self.base_url = settings.OLLAMA_URL
+        self.model = "llama3:8b"
+        self.timeout = 60.0  # секунд
+
+    def check_paraphrase(self, text_a: str, text_b: str) -> dict:
+        """
+        Проверить является ли text_b парафразом text_a с помощью LLM.
+
+        Args:
+            text_a: Исходный текст из базы данных (до 500 символов)
+            text_b: Проверяемый фрагмент (до 500 символов)
+
+        Returns:
+            dict с полями:
+                - is_paraphrase: bool
+                - confidence: float 0.0-1.0
+                - reason: str — краткое объяснение
+        """
+        prompt = f"""Ты эксперт по академическому плагиату. Определи, является ли Текст B парафразом Текста A.
+
+Текст A (источник): {text_a[:500]}
+
+Текст B (проверяемый): {text_b[:500]}
+
+Критерии парафраза: передача тех же идей другими словами, перефразировка без ссылки на источник.
+
+Ответь ТОЛЬКО валидным JSON без пояснений и markdown:
+{{"is_paraphrase": true/false, "confidence": 0.0-1.0, "reason": "краткое объяснение на русском"}}"""
+
+        try:
+            response = httpx.post(
+                f"{self.base_url}/api/generate",
+                json={
+                    "model": self.model,
+                    "prompt": prompt,
+                    "stream": False,
+                    "format": "json",
+                    "options": {
+                        "temperature": 0.1,  # Детерминированный вывод
+                        "num_predict": 200,
+                    },
+                },
+                timeout=self.timeout,
+            )
+            response.raise_for_status()
+
+            result = response.json()
+            llm_response = result.get("response", "{}")
+
+            # Парсим JSON из ответа
+            parsed = json.loads(llm_response)
+            return {
+                "is_paraphrase": bool(parsed.get("is_paraphrase", False)),
+                "confidence": float(parsed.get("confidence", 0.0)),
+                "reason": str(parsed.get("reason", "")),
+            }
+
+        except (httpx.TimeoutException, httpx.ConnectError) as e:
+            logger.warning(f"Ollama недоступна: {e}")
+            return {"is_paraphrase": False, "confidence": 0.0, "reason": "LLM недоступна"}
+        except (json.JSONDecodeError, KeyError) as e:
+            logger.warning(f"Ошибка парсинга ответа Ollama: {e}")
+            return {"is_paraphrase": False, "confidence": 0.0, "reason": "Ошибка парсинга ответа"}
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Неожиданная ошибка при обращении к Ollama: {e}")
+            return {"is_paraphrase": False, "confidence": 0.0, "reason": str(e)}
+
+    def summarize(self, title: str, abstract: str, lang: str = "ru") -> str:
+        """
+        Сгенерировать краткое академическое изложение статьи.
+
+        Args:
+            title: Название статьи
+            abstract: Аннотация статьи
+            lang: Язык ответа (ru/en)
+
+        Returns:
+            Краткое изложение на указанном языке
+        """
+        lang_instruction = "на русском языке" if lang == "ru" else "in English"
+
+        prompt = f"""Сделай краткое академическое изложение {lang_instruction}.
+
+Название: {title}
+Аннотация: {abstract[:1000]}
+
+Изложение должно:
+- Содержать 3-5 предложений
+- Передавать основную идею и результаты
+- Быть написано академическим стилем
+- НЕ копировать текст дословно
+
+Ответ:"""
+
+        try:
+            response = httpx.post(
+                f"{self.base_url}/api/generate",
+                json={
+                    "model": self.model,
+                    "prompt": prompt,
+                    "stream": False,
+                    "options": {
+                        "temperature": 0.3,
+                        "num_predict": 300,
+                    },
+                },
+                timeout=self.timeout,
+            )
+            response.raise_for_status()
+            return response.json().get("response", "").strip()
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка суммаризации через Ollama: {e}")
+            return abstract[:500] if abstract else title
+
+    def is_available(self) -> bool:
+        """Проверить доступность Ollama сервера."""
+        try:
+            response = httpx.get(f"{self.base_url}/api/tags", timeout=5.0)
+            return response.status_code == 200
+        except Exception:
+            return False