feat: DeepSeek-OCR endpoint + GPU request queue for AI calls

Mizan ve DeepSeek-OCR aynı self-hosted GPU'yu paylaşıyor; backend'de hiçbir
eşzamanlılık sınırı yoktu, yoğun anlarda istekler Ollama kuyruğunda 90sn'yi
aşıp sessizce "başarısız" görünüyordu. aiQueue.ts, GPU'ya giden istek sayısını
sınırlayıp fazlasını backend'de bekletiyor.

Yeni POST /documents/ocr-image, tek bir görseli DeepSeek-OCR ile metne
çeviriyor (Electron tarafındaki çok sayfalı TIFF/taranmış PDF işleme
adımının kullanacağı uç, ayrı bir PR'da bağlanacak).

src/lib/aiClient.ts

@@ -1,4 +1,5 @@
 import { getAiConfig } from './aiConfig';
+import { withAiQueue } from './aiQueue';
 
 export interface ChatMsg { role: string; content: string; }
 
@@ -35,24 +36,29 @@ export async function callOllama(
   messages: ChatMsg[],
   opts: { numPredict?: number; timeoutMs?: number } = {}
 ): Promise<string> {
-  const { runpodUrl, aiModel } = getAiConfig();
-  const ctrl = new AbortController();
-  const timeoutId = setTimeout(() => ctrl.abort(), opts.timeoutMs ?? DEFAULT_TIMEOUT_MS);
-  try {
-    const response = await fetch(`${runpodUrl}/api/chat`, {
-      method: 'POST',
-      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-      body: JSON.stringify(buildBody(messages, aiModel, false, opts.numPredict ?? DEFAULT_NUM_PREDICT)),
-      signal: ctrl.signal,
-    });
-    if (!response.ok) {
-      throw new Error(`AI Model request failed: ${response.statusText}`);
+  // withAiQueue'nun İÇİNDE: zaman aşımı sayacı, istek GPU sırasında beklerken
+  // değil, gerçekten gönderilmeye başladığında işlemeye başlasın — yoksa kuyrukta
+  // uzun bekleyen bir istek, sırası gelir gelmez anında "zaman aşımı" olurdu.
+  return withAiQueue(async () => {
+    const { runpodUrl, aiModel } = getAiConfig();
+    const ctrl = new AbortController();
+    const timeoutId = setTimeout(() => ctrl.abort(), opts.timeoutMs ?? DEFAULT_TIMEOUT_MS);
+    try {
+      const response = await fetch(`${runpodUrl}/api/chat`, {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+        body: JSON.stringify(buildBody(messages, aiModel, false, opts.numPredict ?? DEFAULT_NUM_PREDICT)),
+        signal: ctrl.signal,
+      });
+      if (!response.ok) {
+        throw new Error(`AI Model request failed: ${response.statusText}`);
+      }
+      const data = await response.json();
+      return (data.message?.content || '').toString().trim();
+    } finally {
+      clearTimeout(timeoutId);
     }
-    const data = await response.json();
-    return (data.message?.content || '').toString().trim();
-  } finally {
-    clearTimeout(timeoutId);
-  }
+  });
 }
 
 // Akışlı (streaming) çağrı — kullanıcının yanıtı token token canlı gördüğü
@@ -66,6 +72,14 @@ export async function streamOllama(
   messages: ChatMsg[],
   onToken: (delta: string) => void,
   opts: { numPredict?: number; stallTimeoutMs?: number } = {}
+): Promise<string> {
+  return withAiQueue(() => streamOllamaInner(messages, onToken, opts));
+}
+
+async function streamOllamaInner(
+  messages: ChatMsg[],
+  onToken: (delta: string) => void,
+  opts: { numPredict?: number; stallTimeoutMs?: number } = {}
 ): Promise<string> {
   const { runpodUrl, aiModel } = getAiConfig();
   const stallMs = opts.stallTimeoutMs ?? DEFAULT_STALL_TIMEOUT_MS;
@@ -131,3 +145,64 @@ export async function streamOllama(
     clearTimeout(stallTimer!);
   }
 }
+
+const DEFAULT_OCR_NUM_PREDICT = 1200;
+const DEFAULT_OCR_TIMEOUT_MS = 60_000;
+
+// DeepSeek-OCR ("deepseek-ocr-fixed") ile bir görseli metne çevirir. Mizan'dan
+// (sohbet/analiz) tamamen ayrı bir model — aynı Ollama sunucusunda, farklı
+// model adıyla çağrılıyor, withAiQueue ikisini de aynı GPU sırasında bekletiyor.
+//
+// NOT — "deepseek-ocr-fixed" modeli Ollama kütüphanesindeki resmi paketten
+// FARKLI: resmi paketin şablonu ("template": "{{ .Prompt }}") görsel için hiçbir
+// yer tutucu içermiyordu, bu yüzden model gönderilen görseli hiç görmüyordu.
+// Sunucuda elle şu şekilde düzeltilmiş bir kopya oluşturuldu:
+//
+//   curl -X POST $RUNPOD_API_BASE_URL/api/create -d '{
+//     "model": "deepseek-ocr-fixed",
+//     "from": "deepseek-ocr",
+//     "template": "{{ if .Images }}{{ range .Images }}[img-0]{{ end }}\n{{ end }}{{ .Prompt }}",
+//     "parameters": { "temperature": 0 }
+//   }'
+//
+// Ollama'nın model verisi silinir/sıfırlanırsa (örn. volume resetlenirse) bu
+// komut tekrar çalıştırılmalı — yoksa OCR istekleri sessizce boş metin döner.
+export async function callOllamaVisionOcr(
+  imageBase64: string,
+  opts: { numPredict?: number; timeoutMs?: number; prompt?: string } = {}
+): Promise<string> {
+  return withAiQueue(async () => {
+    const { runpodUrl, ocrModel } = getAiConfig();
+    const ctrl = new AbortController();
+    const timeoutId = setTimeout(() => ctrl.abort(), opts.timeoutMs ?? DEFAULT_OCR_TIMEOUT_MS);
+    try {
+      const response = await fetch(`${runpodUrl}/api/chat`, {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+        body: JSON.stringify({
+          model: ocrModel,
+          messages: [
+            {
+              role: 'user',
+              content: opts.prompt || '<image>\nFree OCR.',
+              images: [imageBase64],
+            },
+          ],
+          think: false,
+          stream: false,
+          keep_alive: KEEP_ALIVE,
+          options: { num_predict: opts.numPredict ?? DEFAULT_OCR_NUM_PREDICT },
+        }),
+        signal: ctrl.signal,
+      });
+      if (!response.ok) {
+        const errText = await response.text().catch(() => '');
+        throw new Error(`OCR model request failed: ${response.statusText} ${errText}`.trim());
+      }
+      const data = await response.json();
+      return (data.message?.content || '').toString().trim();
+    } finally {
+      clearTimeout(timeoutId);
+    }
+  });
+}