diff --git a/rag/services/kb_service.py b/rag/services/kb_service.py
index 0212d14..023ec28 100644
--- a/rag/services/kb_service.py
+++ b/rag/services/kb_service.py
@@ -6,6 +6,7 @@
 - Поиск релевантной информации по запросу (семантический поиск в Qdrant с фильтром по room_jid).
 - Управление доступом к документам (личные / глобальные / комнатные).
 - Поддержка обновления версий документов в комнатах (атомарное обновление: сначала создаётся новая версия, затем удаляется старая).
+- Добавлен метод reindex_failed_documents для повторной индексации документов с indexed=False.
 
 Добавлена транзакционность индексации через флаг indexed в PostgreSQL.
 ВСЕ ВЫЗОВЫ QDRANT ОБЁРНУТЫ В asyncio.to_thread ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ БЛОКИРОВКИ EVENT LOOP.
@@ -226,7 +227,6 @@ class KBService:
         dense_vectors = await self.embedding.embed_batch(chunks)
         if dense_vectors is None or len(dense_vectors) != len(chunks):
             logger.error(f"Не удалось получить dense-эмбеддинги для документа {new_doc_id}, оставляем indexed=False")
-            # Можно удалить новую запись, но оставим для диагностики
             return new_doc_id, 0
 
         sparse_vectors = await self.embedding.embed_sparse_batch(chunks)
@@ -289,6 +289,61 @@ class KBService:
 
         return new_doc_id, chunk_count
 
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # Повторная индексация (для reindex_worker)
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    async def reindex_failed_documents(self, batch_size: int = 10) -> None:
+        """
+        Переиндексирует документы с indexed=False.
+        Использует метаданные для восстановления текста.
+        """
+        import datetime
+        cutoff = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=7)
+        async with self.db.pool.acquire() as conn:
+            rows = await conn.fetch(
+                """
+                SELECT id, source_name, owner_jid, room_jid, is_global, metadata, file_hash
+                FROM documents
+                WHERE indexed = FALSE
+                  AND upload_time > $1
+                LIMIT $2
+                """,
+                cutoff,
+                batch_size
+            )
+        if not rows:
+            return
+
+        logger.info(f"Найдено {len(rows)} документов для переиндексации")
+
+        for row in rows:
+            doc_id = row['id']
+            metadata = row.get('metadata') or {}
+            file_text = metadata.get('file_text')
+            if not file_text:
+                logger.error(f"Документ {doc_id} не содержит текста для переиндексации, пропускаем")
+                continue
+
+            try:
+                doc_id_new, chunk_count = await self.add_document(
+                    file_name=row['source_name'],
+                    file_text=file_text,
+                    user_jid=row['owner_jid'],
+                    is_global=row['is_global'],
+                    title=row['source_name'],
+                    metadata=metadata,
+                    room_jid=row['room_jid'],
+                    file_hash=row['file_hash'],
+                    update_if_exists=True
+                )
+                if chunk_count > 0:
+                    logger.info(f"Документ {doc_id} успешно переиндексирован (новый doc_id={doc_id_new})")
+                else:
+                    logger.error(f"Не удалось переиндексировать документ {doc_id}, chunk_count=0")
+            except Exception as e:
+                logger.exception(f"Ошибка переиндексации документа {doc_id}: {e}")
+
     # ------------------------------------------------------------------
     # Получение списков документов (используют методы db с фильтром indexed=TRUE)
     # ------------------------------------------------------------------