feat(memory): 记忆召回加 Relevance —— Generative Agents 打分补齐第三项 (P1)

审计三真桩之一。记忆召回此前打分只有 Recency+Importance,缺 Relevance(对当前
任务的语义相关性)——注释写"待接 Milvus",但召回时甚至不知道当前问什么。

关键发现:dispatcher 注入点 fetchMemory(ctx,uid,_) 手上已有当前任务文本(b.query),
只是被 `_` 丢弃了。所以不是"接 Milvus"那么重,把 query 一路传下去 + 缓存嵌入即可。

设计(偏离注释的"接 Milvus"——用户偏好量小,不值当上向量库):
- Profile 加 embedding 列(float32 小端打包存 bytea);Upsert 时对 value 向量化缓存
  (value 没变不重算,失败留空不阻断)。
- memory 包定义 Embedder 小接口,gateway 注入 rag.Engine(复用同一控制面下发的
  embedding 模型),不硬依赖 rag 内部;rag.Engine 加导出 Embed 方法。
- memory_get 工具加可选 query 入参;fetchMemory 停止丢弃 b.query 传下去。
- Get(ctx,uid,query):query 非空且 embedder 就绪 → embed(query) 对每条缓存向量
  内存算余弦 → 三项打分 0.25R+0.35I+0.4Rel;否则回落两项(升级前行为)。
- 优雅降级贯穿:无 query/无 embedder/query 嵌入失败/行无向量 → 静默回落,绝不报错。
  零 Milvus 依赖、零向量库同步问题、保住"没 embedding 也能跑"。

验证:单测(编解码往返/cosine 截0/三项模式相关性翻转顺序/降级返 nil)+ 端到端
(真 PG:写入即向量化、query=咖啡把低重要度的咖啡记忆翻到运动前面)。migration
加列已 live;embedding 复用 RAG 已验证基建。三模块 build/vet/test 全绿。

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

sundynix-mcp-go/internal/rag/rag.go

@@ -84,6 +84,12 @@ func (e *Engine) embed() *embedClient {
 	return e.emb
 }
 
+// Embed 导出当前 embedding 能力供 memory 包复用（满足 memory.Embedder）。
+// 未配置时返回错误，调用方（记忆 Relevance）据此优雅回落。热更新下发的模型即时生效。
+func (e *Engine) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) {
+	return e.embed().Embed(ctx, texts)
+}
+
 func (e *Engine) chatClient() *chatClient {
 	e.mu.RLock()
 	defer e.mu.RUnlock()