feat(retrieval): 임베딩 하이브리드 검색 활성화 — 자동 감지 + 측정 기반 수정 (v2.2.222)

골든셋(24질의) 측정으로 기존 하이브리드 구현의 결함 3건을 잡고 기본 활성화.
측정 결과: recall@3 83.3%→87.5%, MRR 0.802→0.806, recall@1 회귀 없음 (α=0.5).

수정 (측정으로 검증):
- 임베딩 입력을 토큰 재조합(tokens.join)→원문 슬라이스로 교체 + nomic/e5
  task prefix (search_query:/search_document:). 토큰 죽 입력은 하이브리드를
  전 지표 하락시켰음 (recall@1 75%→54%). @r2 리비전 키로 구벡터 자동 무효화.
- 블렌드 스케일 버그: 벡터 있는 후보만 정규화돼 벡터 없는 후보의 raw 점수가
  상위 독식 → 전 후보 정규화 + cosine 후보군 내 min-max 정규화.
- 헤딩-only 청크도 헤딩 텍스트로 임베딩 (벡터 공백 제거).

추가:
- embeddingBootstrap: 활성화 시 엔진 모델 목록에서 임베딩 모델 자동 감지 →
  embeddingModel 자동 설정 + "전체 색인" 버튼 알림. 다국어 모델(e5/bge-m3) 우선.
  사용자가 의도적으로 비우면 재설정 안 함 (globalState 가드).
- 벡터 저장 시 소수 4자리 양자화 — 캐시 360MB→~150MB (코사인 순위 영향 없음).
- tests/retrievalEvalEmbedding.test.ts: env-gated 하이브리드 측정 하니스 (alpha sweep).
- scripts/compact_brain_index.mjs: 기존 full-precision 캐시 1회 압축 도구.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

package-lock.json

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