# История изменений

## Не выпущено

- Уточнено, что внутренняя лаборатория оценивает выдачу собственного OpenSearch;
  ЦБД Минюста служит источником для подтверждения документов, а прежние Excel/PDF
  бланки удалены.
- Исключены секреты и локальные данные из Docker build context; синхронизирована версия интерфейса.
- Добавлен production deployment baseline для Search API и OpenSearch с
  постоянными хранилищами и healthcheck.
- Добавлено восстановление незавершённой разметки из `localStorage` после перезагрузки страницы.
- Добавлена внутренняя лаборатория проверки поисковой выдачи: просмотр документов,
  оценка релевантности 0–3, комментарии и SQLite-экспорт подписанных снимков.
- Уточнены доступные состояния и адаптивное поведение внутреннего интерфейса
  оценки поисковой выдачи.
- Добавлен план внутреннего интерфейса оценки поисковой выдачи юристами.
- Завершён Search API v1: стабильные справочники, валидный OpenAPI, безопасная
  пагинация и проверка актуальных редакций в локальном OpenSearch.
- Добавлен фильтр Search API v1 по укрупнённой юридической силе. Полная
  иерархия GeneralClassifiers экспортирована в отдельный черновой каталог;
  тематическая навигация остаётся вне API v1 до ручного утверждения рубрик и
  подписей.
- Добавлено безопасное переключение alias на новую версию поискового индекса
  после полной загрузки; checkpoint защищает возобновление загрузки от смены
  alias.
- Добавлен roadmap готовности данных, поиска и API перед проектированием
  frontend.
- Исправлена выдача для явных запросов об открытии ОсОО и ЖЧК: первыми
  показываются действующие положение о регистрации и закон о хозяйственных
  товариществах и обществах.
- Добавлен CLI `python3 -m search.query` для проверки текущей выдачи локального
  OpenSearch.
- Добавлена инструкция по подготовке и независимой проверке relevance set.
- Улучшено ранжирование relevance-оценки: запрос теперь сопоставляет название и
  текст документа как единое поле.

## 0.5.0 — 2026-08-15

- Добавлена воспроизводимая оценка качества поиска по Recall@10 и MRR@10.
- Подготовлен шаблон relevance set из 25 русских и 25 кыргызских запросов с инструкцией по ручной разметке.