feat: OCR в фоне + AI проверка полиса + debug логи

Новый сервис ocr_service.py:
✅ OCR распознавание через http://147.45.146.17:8001
✅ AI анализ через Gemini Vision (OpenRouter)
✅ Проверка: полис или шляпа
✅ Извлечение данных полиса автоматически

Логика обработки:
1. Файл загружается в S3
2. OCR запускается в фоне (RabbitMQ queue)
3. Gemini Vision анализирует текст:
   - document_type: policy/passport/ticket/garbage
   - is_valid_policy: true/false
   - confidence: 0.0-1.0
   - extracted_data: voucher, holder_name, dates
4. Результат сохраняется в Redis (1 час TTL)

Debug логи (в backend):
📤 OCR task queued: file_id - filename
💾 OCR result cached in Redis
📊 Document type: policy/garbage/other
✅ Valid: true/false, Confidence: 0.95
🗑️ GARBAGE uploaded: если не полис (silent)

Новый endpoint:
GET /api/v1/upload/ocr-result/{file_id}
- Получить результат OCR из Redis
- Можно запрашивать когда угодно

Где смотреть логи:
tail -f /var/www/fastuser/data/www/crm.clientright.ru/erv_platform_backend.log

Результаты хранятся в Redis:
key: ocr_result:{file_id}
ttl: 3600 сек (1 час)

backend/app/api/upload.py

@@ -8,7 +8,11 @@ import uuid
 import os
 from ..config import settings
 from ..services.s3_service import s3_service
+from ..services.ocr_service import ocr_service
+from ..services.redis_service import redis_service
+from ..services.rabbitmq_service import rabbitmq_service
 import logging
+import json
 
 router = APIRouter(prefix="/api/v1/upload", tags=["Upload"])
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -213,12 +217,54 @@ async def upload_files(files: List[UploadFile] = File(...), folder: str = "claim
                 )
                 
                 if file_url:
+                    file_id = str(uuid.uuid4())
+                    
+                    # Запускаем OCR в фоне через RabbitMQ
+                    ocr_task = {
+                        "file_id": file_id,
+                        "file_url": file_url,
+                        "filename": file.filename,
+                        "folder": folder,
+                        "content_type": file.content_type
+                    }
+                    
+                    try:
+                        # Отправляем задачу в очередь OCR
+                        await rabbitmq_service.publish(
+                            queue_name="erv_ocr_processing",
+                            message=json.dumps(ocr_task)
+                        )
+                        logger.info(f"📤 OCR task queued: {file_id} - {file.filename}")
+                        
+                        # Также сразу запускаем OCR для быстрого результата
+                        # (параллельно с очередью для бэкапа)
+                        ocr_result = await ocr_service.process_document(content, file.filename)
+                        
+                        # Сохраняем результат в Redis на 1 час
+                        await redis_service.set(
+                            f"ocr_result:{file_id}",
+                            json.dumps(ocr_result, ensure_ascii=False),
+                            expire=3600
+                        )
+                        
+                        logger.info(f"💾 OCR result cached in Redis: {file_id}")
+                        logger.info(f"📊 Document type: {ocr_result.get('document_type')}")
+                        logger.info(f"✅ Valid: {ocr_result.get('is_valid')}, Confidence: {ocr_result.get('confidence')}")
+                        
+                        if ocr_result.get('document_type') == 'garbage':
+                            logger.warning(f"🗑️ GARBAGE uploaded: {file.filename} (but user doesn't know)")
+                        
+                    except Exception as queue_error:
+                        logger.error(f"⚠️ Queue error (non-critical): {queue_error}")
+                    
                     uploaded_files.append({
                         "success": True,
                         "filename": file.filename,
                         "url": file_url,
+                        "file_id": file_id,
                         "size": len(content),
-                        "content_type": file.content_type
+                        "content_type": file.content_type,
+                        "ocr_result": ocr_result if 'ocr_result' in locals() else None
                     })
                 else:
                     uploaded_files.append({
@@ -246,3 +292,38 @@ async def upload_files(files: List[UploadFile] = File(...), folder: str = "claim
         logger.error(f"Batch upload error: {e}")
         raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
 
+
+@router.get("/ocr-result/{file_id}")
+async def get_ocr_result(file_id: str):
+    """
+    Получить результат OCR по file_id из Redis
+    
+    Args:
+        file_id: UUID файла
+    
+    Returns:
+        OCR результат или None если еще не обработан
+    """
+    try:
+        # Достаем из Redis
+        result_json = await redis_service.get(f"ocr_result:{file_id}")
+        
+        if result_json:
+            result = json.loads(result_json)
+            return {
+                "success": True,
+                "found": True,
+                "file_id": file_id,
+                "ocr_result": result
+            }
+        else:
+            return {
+                "success": True,
+                "found": False,
+                "message": "OCR результат еще не готов или не найден"
+            }
+    
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error getting OCR result: {e}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+