async def upload_document(file_path: str) -> str:
    """Загрузка документа в Timeweb KB."""
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        data = aiohttp.FormData()
        data.add_field('file', 
                       open(file_path, 'rb'),
                       filename=os.path.basename(file_path))
        
        async with session.post(
            f"{TIMEWEB_KB_URL}/api/knowledge/upload",
            data=data,
            headers={"Authorization": f"Bearer {TIMEWEB_API_KEY}"}
        ) as response:
            result = await response.json()
            return result['file_id']

async def search_knowledge(query: str, filters: dict) -> list:
    """Поиск в базе знаний."""
    
    payload = {
        "query": query,
        "top_k": 3,
        "filters": filters
    }
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(
            f"{TIMEWEB_KB_URL}/api/knowledge/search",
            json=payload,
            headers={"Authorization": f"Bearer {TIMEWEB_API_KEY}"}
        ) as response:
            result = await response.json()
            return result['results']

async def generate_answer(
    system_prompt: str,
    user_query: str,
    context_chunks: list
) -> str:
    """Генерация ответа через AI Agent."""
    
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": f"""
Контекст из базы знаний:
{format_chunks(context_chunks)}

Вопрос: {user_query}

Ответь на основе контекста. Укажи источник.
"""}
    ]
    
    response = await ai_client.chat_completion(
        model="gpt-5-mini",
        messages=messages,
        temperature=0.3,
        max_tokens=1000
    )
    
    return response.content

async def ocr_image(image_base64: str) -> str:
    """OCR изображения через OpenAI Vision."""
    
    response = await openai_client.chat_completion(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "Извлеки весь текст с изображения. Сохрани форматирование."
                    },
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {
                            "url": f"data:image/png;base64,{image_base64}"
                        }
                    }
                ]
            }
        ],
        max_tokens=4000
    )
    
    return response.content

# GET /api/v1/knowledge/product/{sku}
async def get_product_info(sku: str, brand_id: str) -> dict:
    """Получение информации о товаре для Reputation."""
    
    # Поиск в KB
    results = await search_knowledge(
        query=f"артикул {sku} состав размер характеристики",
        filters={"brand_id": [brand_id, "all"]}
    )
    
    if not results:
        return {"found": False}
    
    return {
        "found": True,
        "sku": sku,
        "composition": extract_composition(results),
        "sizing": extract_sizing(results),
        "care": extract_care_instructions(results)
    }

# В ResponseGenerator
product_context = await knowledge_api.get_product_info(
    sku=item.sku,
    brand_id=item.brand_id
)

if product_context["found"]:
    context += f"""
Информация о товаре:
- Состав: {product_context['composition']}
- Размерная сетка: {product_context['sizing']}
"""

curl -X POST "https://adolf.su/api/v1/knowledge/search" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "состав артикула OM-001",
    "top_k": 3
  }'

{
    "results": [
        {
            "document": "Каталог_ОМ_2026.md",
            "chunk": "Артикул OM-001: Платье летнее. Состав: 95% хлопок, 5% эластан.",
            "score": 0.92
        }
    ],
    "answer": "Артикул OM-001 имеет состав: 95% хлопок, 5% эластан.",
    "sources": ["Каталог_ОМ_2026.md"]
}