### Fixed
- 🔧 **OAuth Callback URL**: Исправлено формирование callback URL - добавлен отсутствующий слеш между доменом и путем
- 🔒 **OAuth HTTPS**: Принудительное использование HTTPS для callback URL в продакшне (исправляет ошибку "redirect_uri is not associated")
### Changed
- 🔄 **OAuth Routes**: Возвращены к стандартному формату `/oauth/{provider}` - провайдеры не передают параметр provider в callback
### 🔧 Redis Connection Pool Fix
- **🐛 Fixed "max number of clients reached" error**: Исправлена критическая ошибка превышения лимита соединений Redis
- Добавлен `aioredis.ConnectionPool` с ограничением `max_connections=20` для 5 микросервисов
- Реализовано переиспользование соединений вместо создания новых для каждого запроса
- Добавлено правильное закрытие connection pool при shutdown приложения
- Улучшена обработка ошибок соединения с автоматическим переподключением
- **📊 Health Monitoring**: Добавлен `/health` endpoint для мониторинга состояния Redis
- Отображает количество активных соединений, использование памяти, версию Redis
- Помогает диагностировать проблемы с соединениями в production
- **🔄 Connection Management**: Оптимизировано управление соединениями
- Один connection pool для всех операций Redis
- Автоматическое переподключение при потере соединения
- Корректное закрытие всех соединений при остановке приложения
### 🧪 TypeScript Warnings Fix
- **🏷️ Type Annotations**: Добавлены явные типы для устранения implicit `any` ошибок
- Исправлены типы в `RolesModal.tsx` для параметров `roleName` и `r`
- Устранены все TypeScript warnings в admin panel
### 🚀 CI/CD Improvements
- **⚡ Mypy Optimization**: Исправлена проблема OOM (exit status 137) в CI
- Оптимизирован `mypy.ini` с исключением тяжелых зависимостей
- Добавлен `dmypy` с fallback на обычный `mypy`
- Ограничена область проверки типов только критичными модулями
- Добавлена проверка доступной памяти перед запуском mypy
- **🐳 Docker Build**: Исправлены проблемы с PyTorch зависимостями
- Увеличен `UV_HTTP_TIMEOUT=300` для загрузки больших пакетов
- Установлен `TORCH_CUDA_AVAILABLE=0` для предотвращения CUDA зависимостей
- Упрощены зависимости PyTorch в `pyproject.toml` для совместимости с Python 3.13
### 🚀 ML Models Runtime Preloading
- **🔧 models loading**: Перенесена предзагрузка ML моделей из Docker build в runtime startup
- Убрана предзагрузка из `Dockerfile` - модели теперь загружаются после монтирования `/dump` папки
- Добавлена async функция `preload_models()` в `services/search.py` для фоновой загрузки
- Интеграция предзагрузки в `lifespan` функцию `main.py`
- Использование `asyncio.run_in_executor()` для неблокирующей загрузки моделей
- Исправлена проблема с недоступностью `/dump` папки во время сборки Docker образа
### 🔍 Search System Redis Storage
- **💾 Redis-based vector index storage**: Переключились обратно на Redis для хранения векторного индекса
- Заменили файловое хранение в `/dump` на Redis ключи для надежности
- Исправлена проблема с правами доступа на `/dump` папку на сервере
- Векторный индекс теперь сохраняется по ключам `search_index:{name}:data` и `search_index:{name}:metadata`
- **🛠️ Improved reliability**: Убрали зависимость от файловой системы для критичных данных
- **⚡ Better performance**: Redis обеспечивает более быстрый доступ к индексу
- **🔧 Technical changes**:
- Заменили `save_index_to_file()` на `save_index_to_redis()`
- Заменили `load_index_from_file()` на `load_index_from_redis()`
- Обновили автосохранение для использования Redis вместо файлов
- Удалили неиспользуемые импорты (`gzip`, `pathlib`, `cast`)
