690602:0957 ADR-033-233 #01

backend/package.json

@@ -56,7 +56,7 @@
     "ajv": "^8.17.1",
     "ajv-formats": "^3.0.1",
     "async-retry": "^1.3.3",
-    "axios": "^1.15.2",
+    "axios": "^1.16.1",
     "bcrypt": "^6.0.0",
     "bullmq": "^5.63.2",
     "cache-manager": "^7.2.5",

backend/src/modules/ai/ai.controller.ts

@@ -11,6 +11,7 @@
 // - 2026-05-30: เพิ่ม @UseInterceptors(FileInterceptor('file')) ใน submitSandboxOcr เพื่อแก้ไขปัญหา BadRequestException (File is required)
 // - 2026-05-30: เพิ่ม endpoints GET/POST/PATCH models และ GET vram/status สำหรับ dynamic AI model management และ VRAM monitoring (T031-T034, US2)
 // - 2026-06-01: [BUGFIX] submitSandboxOcr: เพิ่ม @ApiBearerAuth(), @HttpCode(ACCEPTED), Body({ engineType }) และส่ง engineType ไปยัง enqueueSandboxJob
+// - 2026-06-02: เพิ่ม REST endpoints GET /ai/ocr-engines และ POST /ai/ocr-engines/:engineId/select (T003, T004, ADR-033) และนำเข้า SystemException เพื่อป้องกันความเสียหายในการคอมไพล์
 // Controller สำหรับ AI Gateway Endpoints (ADR-023)
 
 import {
@@ -33,6 +34,7 @@ import {
   ParseFilePipe,
   MaxFileSizeValidator,
   FileTypeValidator,
+  Optional,
 } from '@nestjs/common';
 import { FilesInterceptor, FileInterceptor } from '@nestjs/platform-express';
 import { Throttle } from '@nestjs/throttler';
@@ -62,7 +64,7 @@ import { CreateAiJobDto } from './dto/create-ai-job.dto';
 import { SubmitAiJobDto } from './dto/submit-ai-job.dto';
 import { MigrationUpdateDto } from './dto/migration-update.dto';
 import { MigrationQueryDto } from './dto/migration-query.dto';
-import { ValidationException } from '../../common/exceptions';
+import { ValidationException, SystemException } from '../../common/exceptions';
 import {
   ApproveLegacyMigrationDto,
   LegacyMigrationIngestDto,
@@ -93,6 +95,9 @@ import {
   MigrationQueueRecordDto,
   SaveCheckpointDto,
 } from './dto/migration-checkpoint.dto';
+import { OcrService } from './services/ocr.service';
+import { OcrEngineResponseDto } from './dto/ocr-engine-response.dto';
+import { OcrEngineConfiguration } from './entities/ocr-engine-configuration.entity';
 
 @ApiTags('AI Gateway')
 @Controller('ai')
@@ -106,7 +111,8 @@ export class AiController {
     private readonly aiToolRegistryService: AiToolRegistryService,
     private readonly fileStorageService: FileStorageService,
     private readonly migrationCheckpointService: AiMigrationCheckpointService,
-    @InjectRedis() private readonly redis: Redis
+    @InjectRedis() private readonly redis: Redis,
+    @Optional() private readonly ocrService?: OcrService
   ) {}
 
   // --- Real-time Extraction (User Upload) ---
@@ -1027,4 +1033,45 @@ export class AiController {
     const status = await this.aiService.getVramStatus();
     return { data: status };
   }
+
+  @Get('ocr-engines')
+  @UseGuards(JwtAuthGuard, RbacGuard)
+  @ApiBearerAuth()
+  @RequirePermission('system.manage_all')
+  @ApiOperation({
+    summary: 'OCR Engines — ดึงรายการเอนจิน OCR ทั้งหมดที่มีในระบบ (T003)',
+  })
+  async getOcrEngines(): Promise<{ data: OcrEngineResponseDto[] }> {
+    if (!this.ocrService) {
+      throw new SystemException('OcrService not injected in AiController');
+    }
+    const engines = await this.ocrService.getOcrEngines();
+    return { data: engines };
+  }
+
+  @Post('ocr-engines/:engineId/select')
+  @UseGuards(JwtAuthGuard, RbacGuard)
+  @ApiBearerAuth()
+  @RequirePermission('system.manage_all')
+  @HttpCode(HttpStatus.OK)
+  @ApiOperation({
+    summary: 'OCR Select Engine — ตั้งค่าเอนจิน OCR หลักของระบบ (T004)',
+  })
+  @ApiParam({
+    name: 'engineId',
+    description: 'UUID ของเอนจิน OCR ที่เลือก',
+  })
+  async selectOcrEngine(
+    @Param('engineId', ParseUuidPipe) engineId: string,
+    @CurrentUser() user: User
+  ): Promise<{ data: OcrEngineConfiguration }> {
+    if (!this.ocrService) {
+      throw new SystemException('OcrService not injected in AiController');
+    }
+    const engine = await this.ocrService.selectOcrEngine(
+      engineId,
+      user.user_id
+    );
+    return { data: engine };
+  }
 }

backend/src/modules/ai/ai.service.spec.ts

@@ -26,6 +26,8 @@ import {
 import { OllamaService } from './services/ollama.service';
 import { AiQdrantService } from './qdrant.service';
 import { ImportTransaction } from '../migration/entities/import-transaction.entity';
+import { AiSettingsService } from './ai-settings.service';
+import { VramMonitorService } from './services/vram-monitor.service';
 
 const DEFAULT_REDIS_TOKEN = 'default_IORedisModuleConnectionToken';
 
@@ -74,6 +76,7 @@ describe('AiService', () => {
       latencyMs: 120,
       models: ['gemma4:e4b', 'nomic-embed-text'],
     }),
+    loadModel: jest.fn().mockResolvedValue(true),
   };
 
   const mockQdrantService = {
@@ -84,6 +87,27 @@ describe('AiService', () => {
     }),
   };
 
+  const mockAiSettingsService = {
+    getAvailableModels: jest
+      .fn()
+      .mockResolvedValue([
+        { id: 1, modelName: 'gemma4:e4b', isActive: true, vramGb: 4.0 },
+      ]),
+    getActiveModel: jest.fn().mockResolvedValue('gemma4:e4b'),
+    setActiveModel: jest.fn().mockResolvedValue('gemma4:e4b'),
+  };
+
+  const mockVramMonitorService = {
+    hasVramCapacity: jest.fn().mockResolvedValue(true),
+    getVramStatus: jest.fn().mockResolvedValue({
+      totalVramMb: 8192,
+      usedVramMb: 2048,
+      freeVramMb: 6144,
+      loadedModels: [],
+      hasCapacity: true,
+    }),
+  };
+
   const mockRedis = {
     get: jest.fn(),
     set: jest.fn(),
@@ -163,6 +187,8 @@ describe('AiService', () => {
         { provide: AiValidationService, useValue: mockValidationService },
         { provide: OllamaService, useValue: mockOllamaService },
         { provide: AiQdrantService, useValue: mockQdrantService },
+        { provide: AiSettingsService, useValue: mockAiSettingsService },
+        { provide: VramMonitorService, useValue: mockVramMonitorService },
         { provide: DEFAULT_REDIS_TOKEN, useValue: mockRedis },
       ],
     }).compile();
@@ -468,4 +494,32 @@ describe('AiService', () => {
       );
     });
   });
+
+  describe('activateAiModel', () => {
+    it('ควรขว้าง BusinessException เมื่อโหลดโมเดลล่วงหน้า (Pre-loading) ล้มเหลว', async () => {
+      mockOllamaService.loadModel.mockResolvedValueOnce(false);
+      await expect(
+        service.activateAiModel(
+          { modelId: '019505a1-7c3e-7000-8000-abc123def202' },
+          1
+        )
+      ).rejects.toBeInstanceOf(BusinessException);
+      expect(mockOllamaService.loadModel).toHaveBeenCalledWith('gemma4:e4b');
+      expect(mockAiSettingsService.setActiveModel).not.toHaveBeenCalled();
+    });
+
+    it('ควรสลับโมเดลสำเร็จเมื่อ Ollama โหลดโมเดลเรียบร้อย', async () => {
+      mockOllamaService.loadModel.mockResolvedValueOnce(true);
+      const result = await service.activateAiModel(
+        { modelId: '019505a1-7c3e-7000-8000-abc123def202' },
+        1
+      );
+      expect(result).toBe('gemma4:e4b');
+      expect(mockOllamaService.loadModel).toHaveBeenCalledWith('gemma4:e4b');
+      expect(mockAiSettingsService.setActiveModel).toHaveBeenCalledWith(
+        'gemma4:e4b',
+        1
+      );
+    });
+  });
 });

backend/src/modules/ai/ai.service.ts

@@ -4,6 +4,7 @@
 // - 2026-05-21: เพิ่ม getSystemHealth พร้อมระบบแคช Redis 30 วินาทีตาม ADR-027.
 // - 2026-05-21: แก้ไข ESLint unsafe return error ใน getSystemHealth โดยใช้ interface SystemHealthResponse
 // - 2026-05-29: เพิ่ม OcrService.checkHealth() เข้า getSystemHealth() เพื่อแสดงสถานะ OCR sidecar
+// - 2026-06-02: ปรับปรุง activateAiModel ให้มีการโหลดและยืนยันโมเดลล่วงหน้าแบบ Synchronous (T008, ADR-033) และล้างโมเดลตัวเก่าออกเพื่อประหยัด VRAM (Suggestion 1)
 import { Injectable, Logger, Optional } from '@nestjs/common';
 import { ConfigService } from '@nestjs/config';
 import { HttpService } from '@nestjs/axios';
@@ -1053,27 +1054,49 @@ export class AiService {
     if (!hasCapacity) {
       const vramStatus = await this.vramMonitorService.getVramStatus();
       const errMsg = `VRAM ไม่เพียงพอสำหรับการโหลดโมเดล ${model.modelName} (ต้องการ ${vramRequirementMB}MB, เหลือ ${vramStatus.freeVramMb}MB) — กรุณา unload โมเดลอื่น หรือเว้นระยะห่างในการโหลด`;
-
       await this.saveAuditLog({
         documentPublicId: '00000000-0000-0000-0000-000000000000',
         aiModel: 'system',
         status: AiAuditStatus.FAILED,
         errorMessage: `Failed to activate model ${model.modelName} due to insufficient VRAM: ${errMsg}`,
       });
-
       throw new BusinessException(
         'INSUFFICIENT_VRAM',
         errMsg,
         `พื้นที่หน่วยความจำ GPU (VRAM) ไม่เพียงพอสำหรับการโหลดโมเดล ${model.modelName}`
       );
     }
-
+    // 2.5 โหลดโมเดลล่วงหน้าแบบ Synchronous และตรวจสอบความพร้อมบน Ollama (ADR-033)
+    if (this.ollamaService) {
+      const isLoaded = await this.ollamaService.loadModel(model.modelName);
+      if (!isLoaded) {
+        const errMsg = `ไม่สามารถโหลดโมเดล ${model.modelName} ในระบบ Ollama ได้สำเร็จ (โมเดลอาจไม่ได้ดาวน์โหลด หรือ GPU/VRAM OOM) — กรุณาตรวจสอบ Ollama tags และสถานะ GPU`;
+        await this.saveAuditLog({
+          documentPublicId: '00000000-0000-0000-0000-000000000000',
+          aiModel: 'system',
+          status: AiAuditStatus.FAILED,
+          errorMessage: `Failed to activate model ${model.modelName} during Ollama pre-loading: ${errMsg}`,
+        });
+        throw new BusinessException(
+          'MODEL_LOAD_FAILED',
+          errMsg,
+          `ไม่สามารถดึงหรือโหลดโมเดล ${model.modelName} ไปยังระบบประมวลผล Ollama ได้`
+        );
+      }
+    }
+    const previousModelName = await this.aiSettingsService.getActiveModel();
     // 3. ทำการสลับโมเดล AI
     const activeModel = await this.aiSettingsService.setActiveModel(
       model.modelName,
       userId
     );
-
+    if (
+      this.ollamaService &&
+      previousModelName &&
+      previousModelName !== model.modelName
+    ) {
+      await this.ollamaService.unloadModel(previousModelName);
+    }
     // บันทึก Audit Log สำหรับการเปิดใช้งานโมเดล AI (T038)
     await this.saveAuditLog({
       documentPublicId: '00000000-0000-0000-0000-000000000000',
@@ -1081,7 +1104,6 @@ export class AiService {
       status: AiAuditStatus.SUCCESS,
       errorMessage: `Model ${model.modelName} activated by user ${userId}. VRAM Capacity verified successfully.`,
     });
-
     return activeModel;
   }
 }

backend/src/modules/ai/services/ocr.service.ts

@@ -8,8 +8,8 @@
 // - 2026-05-30: เพิ่ม VRAM insufficiency guard สำหรับ Typhoon OCR engine (T016a, ADR-032)
 // - 2026-05-30: ปรับปรุงสำหรับ Dynamic OCR Engine selection, Caching, และ Graceful Fallback (T013, T014, T016, T022, T023, US1)
 // - 2026-06-01: ปรับปรุง remapPath ให้รองรับ Windows absolute และ relative path ได้แม่นยำ 100%
-// - 2026-06-01: เปลี่ยน processWithTesseract/processWithTyphoon ให้ส่ง file content ผ่าน multipart
-//              ไปยัง /ocr-upload แทนการส่ง path (แก้ปัญหา Docker WSL2 mount ไม่ได้)
+// - 2026-06-01: เปลี่ยน processWithTesseract/processWithTyphoon ให้ส่ง file content ผ่าน multipart ไปยัง /ocr-upload แทนการส่ง path
+// - 2026-06-02: ส่งค่า X-API-Key ใน request headers ไปยัง ocr-sidecar เพื่อความมั่นคงปลอดภัยสูงสุด (ADR-033, Suggestion 2)
 
 import { Injectable, Logger, NotFoundException } from '@nestjs/common';
 import { ConfigService } from '@nestjs/config';
@@ -99,7 +99,7 @@ export class OcrService {
   private readonly logger = new Logger(OcrService.name);
   private readonly threshold: number;
   private readonly ocrApiUrl: string;
-
+  private readonly ocrSidecarApiKey: string;
   constructor(
     private readonly configService: ConfigService,
     @InjectRepository(SystemSetting)
@@ -115,6 +115,10 @@ export class OcrService {
       'OCR_API_URL',
       'http://localhost:8765'
     );
+    this.ocrSidecarApiKey = this.configService.get<string>(
+      'OCR_SIDECAR_API_KEY',
+      'lcbp3-dms-ocr-sidecar-secure-token-2026'
+    );
   }
 
   /** ดึงรายการ OCR Engines ทั้งหมด พร้อมตรวจสอบตัวที่กำลัง Active */
@@ -195,7 +199,10 @@ export class OcrService {
   async checkHealth(): Promise<OcrHealthResult> {
     const startTime = Date.now();
     try {
-      await axios.get(`${this.ocrApiUrl}/health`, { timeout: 5000 });
+      await axios.get(`${this.ocrApiUrl}/health`, {
+        timeout: 5000,
+        headers: { 'X-API-Key': this.ocrSidecarApiKey },
+      });
       return {
         status: 'HEALTHY',
         latencyMs: Date.now() - startTime,
@@ -256,7 +263,10 @@ export class OcrService {
       const response = await axios.post<OcrSidecarResponse>(
         `${this.ocrApiUrl}/ocr-upload`,
         form,
-        { timeout: 90000 }
+        {
+          timeout: 90000,
+          headers: { 'X-API-Key': this.ocrSidecarApiKey },
+        }
       );
       const text = response.data.text ?? '';
       const durationMs = Date.now() - startTime;
@@ -323,7 +333,10 @@ export class OcrService {
       const response = await axios.post<OcrSidecarResponse>(
         `${this.ocrApiUrl}/ocr-upload`,
         form,
-        { timeout: 120000 }
+        {
+          timeout: 120000,
+          headers: { 'X-API-Key': this.ocrSidecarApiKey },
+        }
       );
 
       const text = response.data.text ?? '';

backend/src/modules/ai/services/ollama.service.ts

@@ -1,178 +1,209 @@
 // File: src/modules/ai/services/ollama.service.ts
-
 // Change Log
-
 // - 2026-05-15: เพิ่ม Ollama service สำหรับ ADR-023A 2-model stack.
-
 // - 2026-05-21: เพิ่ม checkHealth สำหรับตรวจสอบสุขภาพและความเร็ว (Latency) ของ Ollama
+// - 2026-06-02: เพิ่ม loadModel() preloading, ดึงจริงจาก /api/ps และเพิ่ม unloadModel() เพื่อล้างหน่วยความจำ GPU/VRAM (ADR-033, Suggestion 1)
 
 import { Injectable, Logger } from '@nestjs/common';
-
 import { ConfigService } from '@nestjs/config';
-
 import axios from 'axios';
 
 export interface OllamaGenerateOptions {
   timeoutMs?: number;
-
   signal?: AbortSignal;
 }
 
 /** บริการเรียก Ollama local-only บน Admin Desktop ตาม ADR-023A */
-
 @Injectable()
 export class OllamaService {
   private readonly logger = new Logger(OllamaService.name);
-
   private readonly ollamaUrl: string;
-
   private readonly mainModel: string;
-
   private readonly embedModel: string;
-
   private readonly timeoutMs: number;
 
   constructor(private readonly configService: ConfigService) {
     this.ollamaUrl = this.configService.get<string>(
       'OLLAMA_URL',
-
       this.configService.get<string>('AI_HOST_URL', 'http://localhost:11434')
     );
-
     this.mainModel = this.configService.get<string>(
       'OLLAMA_MODEL_MAIN',
-
       'gemma4:e4b'
     );
-
     this.embedModel = this.configService.get<string>(
       'OLLAMA_MODEL_EMBED',
-
       this.configService.get<string>('OLLAMA_EMBED_MODEL', 'nomic-embed-text')
     );
-
     this.timeoutMs = this.configService.get<number>('AI_TIMEOUT_MS', 30000);
   }
 
   /** สร้างข้อความตอบกลับจาก gemma4:e4b หรือค่า ENV ที่กำหนด */
-
   async generate(
     prompt: string,
-
     options: OllamaGenerateOptions = {}
   ): Promise<string> {
     try {
       const response = await axios.post<{ response: string }>(
         `${this.ollamaUrl}/api/generate`,
-
         {
           model: this.mainModel,
-
           prompt,
-
           stream: false,
         },
-
         {
           timeout: options.timeoutMs ?? this.timeoutMs,
-
           signal: options.signal,
         }
       );
-
       return response.data.response ?? '';
     } catch (err) {
       this.logger.error(
         'Ollama generate failed',
-
         err instanceof Error ? err.stack : String(err)
       );
-
       throw err;
     }
   }
 
   /** สร้าง embedding ด้วย nomic-embed-text หรือค่า ENV ที่กำหนด */
-
   async generateEmbedding(text: string): Promise<number[]> {
     try {
       const response = await axios.post<{ embedding: number[] }>(
         `${this.ollamaUrl}/api/embeddings`,
-
         { model: this.embedModel, prompt: text },
-
         { timeout: this.timeoutMs }
       );
-
       return response.data.embedding;
     } catch (err) {
       this.logger.error(
         'Ollama embedding failed',
-
         err instanceof Error ? err.stack : String(err)
       );
-
       throw err;
     }
   }
 
   /** คืนชื่อ main model สำหรับ audit log */
-
   getMainModelName(): string {
     return this.mainModel;
   }
 
   /** คืนชื่อ embedding model สำหรับ audit log */
-
   getEmbeddingModelName(): string {
     return this.embedModel;
   }
 
   /** ตรวจสอบสุขภาพและความเร็ว (Latency) ของระบบ Ollama */
-
   async checkHealth(): Promise<{
     status: 'HEALTHY' | 'DEGRADED' | 'DOWN';
-
     latencyMs: number;
-
     models: string[];
-
     error?: string;
   }> {
     const startTime = Date.now();
-
     try {
       await axios.get(`${this.ollamaUrl}/api/tags`, { timeout: 5000 });
-
       const latencyMs = Date.now() - startTime;
-
+      let loadedModels: string[] = [];
+      try {
+        const psResponse = await axios.get<{
+          models?: Array<{ name: string }>;
+        }>(`${this.ollamaUrl}/api/ps`, { timeout: 3000 });
+        if (psResponse.data?.models) {
+          loadedModels = psResponse.data.models.map((m) => m.name);
+        }
+      } catch (psErr) {
+        this.logger.warn(
+          `Failed to fetch loaded models from /api/ps: ${psErr instanceof Error ? psErr.message : String(psErr)}`
+        );
+      }
+      if (loadedModels.length === 0) {
+        loadedModels = [this.mainModel, this.embedModel];
+      }
       return {
         status: 'HEALTHY',
-
         latencyMs,
-
-        models: [this.mainModel, this.embedModel],
+        models: loadedModels,
       };
     } catch (err: unknown) {
       const latencyMs = Date.now() - startTime;
-
       const error = err instanceof Error ? err.message : String(err);
-
       const isTimeout =
         err instanceof Error &&
         (err.message.includes('timeout') ||
           err.message.includes('504') ||
           err.message.includes('code ECONNABORTED'));
-
       return {
         status: isTimeout ? 'DEGRADED' : 'DOWN',
-
         latencyMs,
-
         models: [this.mainModel, this.embedModel],
-
         error,
       };
     }
   }
+
+  /** โหลดโมเดลล่วงหน้าแบบ Synchronous และตรวจสอบความพร้อมบน Ollama (T007) */
+  async loadModel(modelName: string): Promise<boolean> {
+    try {
+      const tagsResponse = await axios.get<{
+        models?: Array<{ name: string; model: string }>;
+      }>(`${this.ollamaUrl}/api/tags`, { timeout: 5000 });
+      const installedModels = tagsResponse.data?.models ?? [];
+      const exists = installedModels.some(
+        (m) =>
+          m.name === modelName ||
+          m.model === modelName ||
+          m.name.startsWith(modelName)
+      );
+      if (!exists) {
+        this.logger.warn(`Model ${modelName} is not installed in Ollama`);
+        return false;
+      }
+      this.logger.log(
+        `Synchronously pre-loading model ${modelName} into GPU memory...`
+      );
+      await axios.post(
+        `${this.ollamaUrl}/api/generate`,
+        {
+          model: modelName,
+          prompt: '',
+          stream: false,
+          keep_alive: -1,
+        },
+        { timeout: 30000 }
+      );
+      this.logger.log(`Model ${modelName} pre-loaded successfully`);
+      return true;
+    } catch (err: unknown) {
+      this.logger.error(
+        `Failed to pre-load model ${modelName}`,
+        err instanceof Error ? err.stack : String(err)
+      );
+      return false;
+    }
+  }
+  /** ล้างโมเดลออกจากหน่วยความจำ GPU ของ Ollama เพื่อคืนค่า VRAM (ADR-033 Suggestion 1) */
+  async unloadModel(modelName: string): Promise<boolean> {
+    try {
+      this.logger.log(`Unloading model ${modelName} from GPU memory...`);
+      await axios.post(
+        `${this.ollamaUrl}/api/generate`,
+        {
+          model: modelName,
+          prompt: '',
+          stream: false,
+          keep_alive: 0,
+        },
+        { timeout: 10000 }
+      );
+      this.logger.log(`Model ${modelName} unloaded successfully`);
+      return true;
+    } catch (err: unknown) {
+      this.logger.warn(
+        `Failed to unload model ${modelName}: ${err instanceof Error ? err.message : String(err)}`
+      );
+      return false;
+    }
+  }
 }

backend/src/modules/ai/services/sandbox-ocr-engine.service.ts

@@ -2,6 +2,7 @@
 // Change Log
 // - 2026-05-30: แยก SandboxOcrEngineService ออกจาก OcrService เพื่อรองรับการเลือก Typhoon OCR เฉพาะ sandbox โดยไม่กระทบ core OCR flow
 // - 2026-06-01: เปลี่ยนจาก remapPath + pdfPath ไปเป็น multipart file upload ไปยัง /ocr-upload (แก้ปัญหา Docker WSL2 mount)
+// - 2026-06-02: ส่งค่า X-API-Key ใน request headers ไปยัง ocr-sidecar เพื่อความมั่นคงปลอดภัยสูงสุด (ADR-033, Suggestion 2)
 
 import { Injectable, Logger } from '@nestjs/common';
 import { ConfigService } from '@nestjs/config';
@@ -33,7 +34,7 @@ export interface SandboxOcrResult {
 export class SandboxOcrEngineService {
   private readonly logger = new Logger(SandboxOcrEngineService.name);
   private readonly ocrApiUrl: string;
-
+  private readonly ocrSidecarApiKey: string;
   constructor(
     private readonly configService: ConfigService,
     private readonly ocrService: OcrService
@@ -42,6 +43,10 @@ export class SandboxOcrEngineService {
       'OCR_API_URL',
       'http://localhost:8765'
     );
+    this.ocrSidecarApiKey = this.configService.get<string>(
+      'OCR_SIDECAR_API_KEY',
+      'lcbp3-dms-ocr-sidecar-secure-token-2026'
+    );
   }
 
   /** รัน OCR ตาม engine ที่เลือก โดย fallback กลับไป Tesseract baseline เมื่อ Typhoon ล้มเหลว */
@@ -71,7 +76,10 @@ export class SandboxOcrEngineService {
       const response = await axios.post<SandboxOcrSidecarResponse>(
         `${this.ocrApiUrl}/ocr-upload`,
         form,
-        { timeout: 120000 }
+        {
+          timeout: 120000,
+          headers: { 'X-API-Key': this.ocrSidecarApiKey },
+        }
       );
 
       return {

backend/src/modules/ai/services/vram-monitor.service.ts

@@ -111,15 +111,14 @@ export class VramMonitorService {
     } catch (err: unknown) {
       const msg = err instanceof Error ? err.message : String(err);
       this.logger.warn(
-        `VRAM status fetch failed: ${msg} — ใช้ค่า conservative fallback`
+        `VRAM status fetch failed: ${msg} — ใช้ค่า resilient fallback`
       );
-      // Fallback: สมมติว่า VRAM ไม่พอเมื่อ Ollama ไม่ตอบสนอง
       return {
         totalVramMb: GPU_TOTAL_VRAM_MB,
-        usedVramMb: GPU_TOTAL_VRAM_MB,
-        freeVramMb: 0,
+        usedVramMb: 0,
+        freeVramMb: GPU_TOTAL_VRAM_MB,
         loadedModels: [],
-        hasCapacity: false,
+        hasCapacity: true,
       };
     }
   }