**SOLUTION.md**

---

### Что реализовано  
1. **Инструменты RAG**  
   * `search_knowledge_base(query, topK)` – ищет наиболее релевантные документы в памяти.  
   * `add_to_knowledge_base(content)` – добавляет новый контент в память.  

2. **Стек эмбеддингов**  
   * Заменён `OpenAIEmbeddings` на `OllamaEmbeddings`.  
   * В `package.json` добавлена зависимость `ollama-embeddings`.  

3. **Интеграция**  
   * Инструменты подключены в `src/index.js` и доступны через CLI‑команды `/search` и `/add`.  
   * Все операции с эмбеддингами используют экземпляр `OllamaEmbeddings` из `src/embeddings.js`.  

---

### Почему это соответствует требованиям  
* **Наличие инструментов** – файлы `searchKnowledgeBase.js` и `addToKnowledgeBase.js` экспортируют требуемые функции, которые можно вызывать из любого модуля.  
* **Использование OllamaEmbeddings** – в `embeddings.js` создаётся единственный экземпляр `OllamaEmbeddings`, а в инструментах вызывается `embeddings.embedQuery`.  
* **Обновлённые импорты** – все модули импортируют `embeddings` из `src/embeddings.js`, а не из OpenAI.  
* **Пакетная зависимость** – `ollama-embeddings` присутствует в `package.json`, что позволяет npm установить нужный пакет.  

---

### Ключевые фрагменты кода  

**src/embeddings.js** – инициализация OllamaEmbeddings  
```js
import { OllamaEmbeddings } from 'ollama-embeddings';
const modelName = process.env.OLLAMA_MODEL || 'all-minilm';
export const embeddings = new OllamaEmbeddings({
  model: modelName,
  host: process.env.OLLAMA_HOST || 'http://localhost:11434'
});
```

**src/tools/searchKnowledgeBase.js** – поиск по памяти  
```js
export async function search_knowledge_base(query, topK = 3) {
  const queryEmbedding = await embeddings.embedQuery(query);
  const scored = knowledgeBase.map(entry => ({
    id: entry.id,
    content: entry.content,
    score: cosineSimilarity(queryEmbedding, entry.embedding)
  }));
  scored.sort((a, b) => b.score - a.score);
  return scored.slice(0, topK);
}
```

**src/tools/addToKnowledgeBase.js** – добавление контента  
```js
export async function add_to_knowledge_base(content) {
  const embedding = await embeddings.embedQuery(content);
  const id = uuidv4();
  knowledgeBase.push({ id, content, embedding });
  return { id };
}
```

**src/index.js** – CLI‑интеграция инструментов  
```js
import { search_knowledge_base } from './tools/searchKnowledgeBase.js';
import { add_to_knowledge_base } from './tools/addToKnowledgeBase.js';
...
if (trimmed.startsWith('/search ')) { … }
else if (trimmed.startsWith('/add ')) { … }
```

---

### Ограничения  
* Память реализована как простая массив‑объект, поэтому данные не сохраняются между перезапусками.  
* Нет обработки ошибок при работе с Ollama (например, недоступность сервера).  
* Для больших наборов данных поиск выполняется линейно; в продакшене стоит использовать индексирование.  

---