diff --git a/rag/functions/soma_evaluate.py b/rag/functions/soma_evaluate.py
index 364222f..a752ae6 100644
--- a/rag/functions/soma_evaluate.py
+++ b/rag/functions/soma_evaluate.py
@@ -6,7 +6,7 @@ SOMA-анализ (LLM-as-judge) для оценки качества ответ
 
 import json
 import logging
-from typing import Dict, Any, Optional
+from typing import Dict, Any
 
 from rag.services.giga_client import GigaClient
 from rag.config_models import AppConfig
@@ -61,15 +61,13 @@ async def soma_evaluate(
         default_result["error"] = "Отсутствует промпт soma_evaluate"
         return default_result
 
-    # Формируем полный промпт
     full_prompt = prompt_template.format(
         query=query,
         context=context[:3000] if context else "Нет контекста",
         answer=answer,
     )
 
-    # Параметры из конфига (можно сделать отдельную секцию)
-    temperature = getattr(config, 'soma_temperature', 0.1)  # низкая для детерминизма
+    temperature = getattr(config, 'soma_temperature', 0.1)
     timeout = getattr(config, 'soma_timeout', 30)
 
     try:
@@ -79,14 +77,12 @@ async def soma_evaluate(
             system_prompt=None,
             file_id=None,
             temperature=temperature,
-            timeout=timeout,  # нужно добавить timeout в GigaClient.chat (если нет, игнорировать)
+            timeout=timeout,
         )
-        # Ожидаем JSON
         data = json.loads(response.strip())
         scores = data.get("scores", {})
         feedback = data.get("feedback", "")
 
-        # Приводим оценки к числам
         for key in scores:
             try:
                 scores[key] = float(scores[key])
@@ -94,7 +90,6 @@ async def soma_evaluate(
                 scores[key] = 3.0
         overall = sum(scores.values()) / len(scores) if scores else 3.0
 
-        # Порог можно задать в конфиге
         threshold = getattr(config, 'soma_threshold', 3.5)
         verdict = "pass" if overall >= threshold else "fail"