feat(knowledge): 语义检索打通——切片、混合打分、只搜已发布

之前知识只能"存"，不能"找"。这一版把链路补上：切片 → 向量 → 打分 → 带来源返回。

- chunk 表 + 迁移 0006：正文按标题归段切、代码块整块保留、超长按句切、
  相邻片重叠 80 字；RLS 与 GRANT 与其它租户表一致
- 向量提供方做成协议：内置 hash（字符二元组，零依赖可复现，作为基线）
  与 OpenAI 兼容端点两种，换实现不动业务代码
- 检索是混合打分：向量 0.6 + pg_trgm 0.4。专有编号、单号这类必须原样命中的词
  靠词法兜，换个说法表达的同一件事靠向量兜
- 三条纪律：只搜 published（过滤写在 SQL 里）、低于阈值宁可不返回、
  每条命中都带来源标题与 item_id
- 发布时自动建索引，改完正文用 POST /knowledge/{id}/reindex 重建
- Web 知识页加检索框与命中卡片；新增 e2e/retrieval.mjs 6 项

为什么不是 pgvector：本机 Docker 起不来、fnsvr-01 没有该扩展且明确不动。
先用 real[] + SQL 余弦把链路跑通，将来换列类型与索引即可，接口不变。

后端 79 passed，e2e smoke/knowledge/richtext/retrieval 全绿。

backend/alembic/versions/0006_chunks.py

@@ -0,0 +1,102 @@
+"""知识切片与检索（M3）
+
+Revision ID: 0006
+Revises: 0005
+Create Date: 2026-10-29
+
+建 `chunk` 表：知识正文按段切开，每片一行，带向量数组。
+
+两个刻意的取舍：
+
+1. **向量存 `real[]`，不依赖 pgvector**。本机拿不到带 pgvector 的实例（Docker 起不来，
+   fnsvr-01 明确不动），但检索链路不能一直停在纸面上。`real[]` + 一条 SQL 余弦函数
+   在小数据量下够用；将来换上 pgvector 只需改列类型、加 HNSW 索引，应用层接口不变。
+2. **检索范围只能是 `published`**。草稿是"还没被人认可的话"，进检索等于让 AI 把
+   猜测当结论引用出去——这条过滤写在查询里，不靠调用方自觉。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from collections.abc import Sequence
+
+from alembic import op
+
+revision: str = "0006"
+down_revision: str = "0005"
+branch_labels: Sequence[str] | None = None
+depends_on: Sequence[str] | None = None
+
+# 余弦相似度。写成 SQL 函数而不是在 Python 里算，是为了让过滤与排序留在数据库里做——
+# 把整表向量捞回应用算相似度，数据一多就会拖垮 API。
+COSINE_SQL = """
+CREATE OR REPLACE FUNCTION app_cosine(a real[], b real[]) RETURNS double precision
+LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE PARALLEL SAFE AS $fn$
+DECLARE
+    n int;
+    dot double precision := 0;
+    na double precision := 0;
+    nb double precision := 0;
+BEGIN
+    n := LEAST(array_length(a, 1), array_length(b, 1));
+    IF n IS NULL THEN
+        RETURN NULL;
+    END IF;
+    FOR i IN 1..n LOOP
+        dot := dot + a[i] * b[i];
+        na := na + a[i] * a[i];
+        nb := nb + b[i] * b[i];
+    END LOOP;
+    IF na = 0 OR nb = 0 THEN
+        RETURN 0;
+    END IF;
+    RETURN dot / sqrt(na * nb);
+END
+$fn$;
+"""
+
+CREATE_SQL = """
+CREATE TABLE chunk (
+    id uuid PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
+    workspace_id uuid NOT NULL,
+    item_id uuid NOT NULL REFERENCES item(id) ON DELETE CASCADE,
+    idx integer NOT NULL,
+    heading varchar(200),
+    content text NOT NULL,
+    char_count integer NOT NULL DEFAULT 0,
+    embedding real[],
+    embed_model varchar(64),
+    version integer NOT NULL DEFAULT 1,
+    created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
+    updated_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
+    CONSTRAINT uq_chunk_item_idx UNIQUE (item_id, idx)
+)
+"""
+
+# asyncpg 的执行器不接受多语句，一条 `execute` 只能带一句 SQL（0001 踩过同样的坑）
+INDEX_STATEMENTS = (
+    "CREATE INDEX ix_chunk_ws_item ON chunk (workspace_id, item_id)",
+    "COMMENT ON TABLE chunk IS '知识正文切片，检索的最小单位'",
+)
+
+POLICY_SQL = (
+    "ALTER TABLE chunk ENABLE ROW LEVEL SECURITY",
+    "CREATE POLICY chunk_isolation ON chunk "
+    "USING (workspace_id = app_ws_id()) WITH CHECK (workspace_id = app_ws_id())",
+    "GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON chunk TO dadao_app",
+)
+
+
+def upgrade() -> None:
+    op.execute(COSINE_SQL)
+    op.execute(CREATE_SQL)
+    for statement in INDEX_STATEMENTS:
+        op.execute(statement)
+    for statement in POLICY_SQL:
+        op.execute(statement)
+
+
+def downgrade() -> None:
+    op.execute("DROP POLICY IF EXISTS chunk_isolation ON chunk")
+    op.execute("DROP TABLE IF EXISTS chunk")
+    # 函数被别的东西引用时先别删；本轮只有切片在用，留一条注释说明为什么还留着。
+    # op.execute("DROP FUNCTION IF EXISTS app_cosine(real[], real[])")