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/app/config.py

@@ -89,6 +89,9 @@ class Settings(BaseSettings):
     search_vector_weight: float = 0.6
     search_lexical_weight: float = 0.4
 
+    # 低于这个分数就不返回：宁可"没找到"，也不要塞一条不相干的让人误信。
+    search_min_score: float = 0.06
+
     # ── 知识库向量库（独立实例，M3 起用）───────────────────
     # 刻意与业务库分开放：fnsvr-01 上的 PG 没有 pgvector，也不该为了装扩展去动它；
     # 向量检索吃内存，和任务库挤在同一实例会互相拖累。