text-embedding-004 foi descontinuado (404 'model not found'). Migra para
gemini-embedding-001 com outputDimensionality=768 (vetores leves p/ JSON+cosseno).
Validado: embed() retorna vetor 768d via Gemini.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Antes, com openai_key presente, qualquer falha (ex.: 429 insufficient_quota)
retornava null sem tentar o Gemini. Agora tenta OpenAI e, em falha, usa Gemini.
Aviso documentado: OpenAI (1536d) e Gemini (768d) são incompatíveis — trocar de
provider exige reindexar (sync-knowledge + memória de contato).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Adiciona busca semântica na Base de Conhecimento da secretária:
- embeddings.ts: chunking, embed (OpenAI text-embedding-3-small ou Gemini
text-embedding-004) e similaridade cosseno — tudo na aplicação, sem pgvector.
- tabela sec_knowledge_chunks (vetor em JSON/text) com índices.
- brain.ts: no nó 'knowledge', injeta só os top-4 trechos relevantes à pergunta
do usuário; indexação lazy por hash do conteúdo. Fallback para o conteúdo
inteiro se não houver chave de embedding ou em qualquer falha (não regride).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
VPS 4 Deploy Agent