diff --git a/README.md b/README.md
index c622e34..fad67d8 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1 +1,264 @@
-# hr-ai-backend
\ No newline at end of file
+# HR AI Backend
+
+Система автоматического проведения собеседований с помощью ИИ агента. Включает парсинг резюме, проведение голосовых интервью через LiveKit, анализ результатов и генерацию PDF отчетов.
+
+## 🚀 Основной функционал
+
+### 📄 Управление резюме
+- **Загрузка и парсинг резюме** в форматах PDF, DOCX
+- **Автоматическое извлечение данных**: ФИО, навыки, опыт работы, образование
+- **Генерация плана интервью** на основе содержания резюме
+- **Поиск и фильтрация** резюме по различным критериям
+- **Векторный поиск** с использованием Milvus для семантического поиска
+
+### 🎯 Управление вакансиями
+- **Создание и редактирование** вакансий
+- **Парсинг вакансий** из файлов (txt, docx)
+- **Автоматическое сопоставление** резюме с вакансиями
+- **Ранжирование кандидатов** по соответствию вакансии
+
+### 🎤 AI-собеседования
+- **Голосовые интервью** с использованием LiveKit и OpenAI
+- **Адаптивный AI-интервьюер "Стефани"** с русскоязычным интерфейсом
+- **Автоматическая генерация вопросов** под конкретного кандидата
+- **Реальное время** распознавание речи и синтез голоса
+- **Трекинг времени и прогресса** интервью
+
+### 📊 Анализ и отчетность
+- **Автоматический анализ интервью** с помощью GPT-4
+- **Комплексная оценка** по 5 критериям:
+  - Технические навыки
+  - Релевантность опыта
+  - Коммуникативные навыки
+  - Решение проблем
+  - Культурное соответствие
+- **Генерация PDF отчетов** с детальной оценкой
+- **Рекомендации** по найму (strongly_recommend/recommend/consider/reject)
+- **Аналитика по вакансиям** и статистика кандидатов
+
+### 🔧 Администрирование
+- **Мониторинг системы** и активных процессов
+- **Управление AI агентами** (запуск/остановка)
+- **Аналитические панели** с метриками
+- **Логирование и отладка** всех процессов
+
+## 🏗️ Архитектура
+
+### Основные компоненты
+
+**FastAPI приложение** (`app/`):
+- `main.py` - точка входа с middleware и настройкой роутеров
+- `routers/` - API эндпоинты по доменам (resume, interview, vacancy, admin)
+- `models/` - SQLModel схемы базы данных с отношениями
+- `services/` - бизнес-логика для обработки сложных операций
+- `repositories/` - слой доступа к данным с использованием SQLModel/SQLAlchemy
+
+**Фоновая обработка** (`celery_worker/`):
+- `celery_app.py` - настройка Celery с Redis backend
+- `tasks.py` - асинхронные задачи для парсинга резюме и анализа
+- `interview_analysis_task.py` - специализированная задача для анализа интервью
+
+**AI система интервью**:
+- `ai_interviewer_agent.py` - голосовой AI агент на базе LiveKit
+- `app/services/agent_manager.py` - singleton менеджер для управления агентами
+- Агент работает как единый процесс, обрабатывая одно интервью за раз
+- Межпроцессное взаимодействие через JSON файлы команд
+- Автоматический запуск/остановка с жизненным циклом FastAPI
+
+**RAG система** (`rag/`):
+- `vector_store.py` - интеграция с векторной БД Milvus для поиска резюме
+- `llm/model.py` - интеграция с OpenAI GPT для парсинга и планирования интервью
+- `service/model.py` - оркестрация RAG сервисов
+
+### База данных
+
+**Ключевые модели**:
+- `Resume` - резюме кандидатов с статусами парсинга и планами интервью
+- `InterviewSession` - сессии LiveKit с трекингом AI агента
+- `InterviewReport` - детальные отчеты по интервью с оценками
+- `Vacancy` - вакансии с требованиями и описанием
+- `Session` - управление пользовательскими сессиями через cookies
+
+**Статусы**:
+- `ResumeStatus`: pending → parsing → parsed → interview_scheduled → interviewed
+- `InterviewStatus`: created → active → completed/failed
+- `RecommendationType`: strongly_recommend/recommend/consider/reject
+
+## 🛠️ Технологический стек
+
+- **Backend**: FastAPI, Python 3.11+
+- **База данных**: PostgreSQL с asyncpg
+- **Кэш и брокер**: Redis
+- **Векторная БД**: Milvus (опционально, есть fallback)
+- **Файловое хранилище**: S3-совместимое хранилище
+- **AI/ML**: OpenAI GPT-4, Whisper STT
+- **Голосовые технологии**: LiveKit, Deepgram, Cartesia, ElevenLabs
+- **Очереди**: Celery для асинхронных задач
+- **PDF генерация**: Playwright (заменил WeasyPrint)
+- **Контейнеризация**: Docker для некоторых сервисов
+
+## 📦 Установка и запуск
+
+### Предварительные требования
+
+1. **Python 3.11+** с uv пакетным менеджером
+2. **PostgreSQL** (локально или в Docker)
+3. **Redis** (для Celery и кэширования)
+4. **Milvus** (опционально, для векторного поиска)
+5. **S3-совместимое хранилище** (MinIO или AWS S3)
+
+### 1. Клонирование и зависимости
+
+```bash
+git clone <repository-url>
+cd hr-ai-backend
+
+# Установка зависимостей через uv
+uv sync
+
+# Установка Playwright браузеров для PDF генерации
+uv run playwright install chromium
+```
+
+### 2. Настройка окружения
+
+Создайте файл `.env` на основе `.env.example`:
+
+```bash
+cp .env.example .env
+```
+
+Заполните основные переменные:
+
+```env
+# База данных
+DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:password@localhost:5432/hr_ai_backend
+
+# Redis
+REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
+
+# OpenAI API
+OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
+
+# LiveKit (для голосовых интервью)
+LIVEKIT_URL=ws://localhost:7880
+LIVEKIT_API_KEY=your-livekit-key
+LIVEKIT_API_SECRET=your-livekit-secret
+
+# S3 хранилище
+S3_ENDPOINT_URL=http://localhost:9000
+S3_ACCESS_KEY_ID=minioadmin
+S3_SECRET_ACCESS_KEY=minioadmin
+S3_BUCKET_NAME=hr-ai-files
+
+# Milvus (опционально)
+MILVUS_URI=http://localhost:19530
+```
+
+### 3. Запуск сервисов
+
+```bash
+# 1. Запуск Redis
+docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis
+
+# 2. Запуск LiveKit сервера (для интервью)
+docker run -d --name livekit \
+  -p 7880:7880 -p 7881:7881 \
+  livekit/livekit-server --dev
+```
+
+### 4. Миграции базы данных
+
+```bash
+# Применить миграции
+uv run alembic upgrade head
+
+# Создать новую миграцию (при изменении моделей)
+uv run alembic revision --autogenerate -m "описание изменений"
+```
+
+### 5. Запуск приложения
+
+```bash
+# FastAPI сервер
+uv run fastapi dev main.py
+
+# Celery worker (в отдельном терминале)
+uv run celery -A celery_worker.celery_app worker --loglevel=info
+```
+
+### База данных
+
+```bash
+# Новая миграция
+uv run alembic revision --autogenerate -m "описание"
+
+# Применить миграции
+uv run alembic upgrade head
+
+```
+
+## 🎯 Основные API эндпоинты
+
+### Резюме
+- `POST /api/v1/resume/upload` - загрузка резюме
+- `GET /api/v1/resume/` - список резюме с фильтрацией
+- `GET /api/v1/resume/{id}` - получение резюме
+- `DELETE /api/v1/resume/{id}` - удаление резюме
+
+### Вакансии  
+- `POST /api/v1/vacancy/` - создание вакансии
+- `GET /api/v1/vacancy/` - список вакансий
+- `POST /api/v1/vacancy/parse` - парсинг вакансии из файла
+
+### Интервью
+- `POST /api/v1/interview/{resume_id}/validate` - валидация готовности к интервью
+- `POST /api/v1/interview/{resume_id}/token` - получение токена LiveKit
+- `GET /api/v1/interview/{resume_id}/status` - статус интервью
+
+### Анализ и отчеты
+- `POST /api/v1/analysis/interview-report/{resume_id}` - запуск анализа интервью
+- `GET /api/v1/analysis/report/{resume_id}` - получение отчета
+- `POST /api/v1/analysis/generate-pdf/{resume_id}` - генерация PDF отчета
+- `GET /api/v1/analysis/pdf-report/{resume_id}` - скачивание PDF
+
+## 🔄 Рабочий процесс
+
+### 1. Обработка резюме
+1. Загрузка файла через `/api/v1/resume/upload`
+2. Celery задача извлекает текст и парсит данные через OpenAI
+3. Генерируется план интервью под кандидата
+4. Создаются векторные эмбеддинги для поиска
+5. Статус обновляется через enum: `parsing` → `parsed`
+
+### 2. Проведение интервью
+1. Валидация готовности через `/api/v1/interview/{id}/validate`
+2. Получение токена LiveKit для подключения
+3. AI агент автоматически назначается на сессию
+4. Проведение голосового интервью в реальном времени
+5. Сохранение диалога и автоматическое завершение
+6. Статус резюме: `interview_scheduled` → `interviewed`
+
+### 3. Анализ результатов
+1. После завершения интервью запускается анализ через HTTP fallback
+2. GPT-5-mini анализирует диалог по 5 критериям с оценками 0-100
+3. Создается `InterviewReport` с детальной оценкой
+4. Генерируется рекомендация: `strongly_recommend`/`recommend`/`consider`/`reject`
+5. При необходимости создается PDF отчет через Playwright
+
+## 🐛 Отладка и мониторинг
+
+### Логирование
+- Все процессы логируются с детальным трейсингом
+- AI агент: отдельный лог файл `ai_agent.log`
+- Celery worker: стандартный вывод с уровнем INFO
+- FastAPI: встроенное логирование с middleware
+
+### Частые проблемы
+1. **Агент не запускается**: проверьте LiveKit сервер и API ключи
+2. **Celery задачи висят**: проверьте подключение к Redis
+3. **PDF не генерируется**: убедитесь что Playwright браузеры установлены
+4. **Парсинг не работает**: проверьте OpenAI API ключ и квоты
+
+
+💡 **Примечание**: Система в активной разработке. AI агент работает как singleton (одно интервью за раз) - это ограничение хакатона, в продакшене можно масштабировать на несколько агентов.
\ No newline at end of file