feat(rag): provisiona busca RAG do G-ART e corrige indexação que abortava em chunk grande

Cria rag/ (schema, busca híbrida densa+lexical com RRF em search.py/
search_gart.sh, SETUP.md) — o projeto já tinha admin/update_rag.py para
indexar, mas nenhuma forma de consultar o índice. Corrige admin/update_rag.py:
um chunk denso em tokens (code/fcpxml/font_metrics.py) estourava o contexto
do modelo de embedding e derrubava a transação inteira; agora só aquele
chunk é pulado. Banco rag_gart provisionado no rag-hub-db compartilhado e
primeira indexação completa rodada (304 arquivos, 1702 chunks).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

rag/embed.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+"""Embeddings compartilhados entre indexador e busca do RAG do G-ART.
+
+admin/update_rag.py já indexa (chunking por janela de linhas, incremental,
+rodado por admin/run.command). Este módulo só isola a chamada ao Ollama para
+que rag/search.py use exatamente o mesmo modelo/prefixo na consulta.
+
+Prefixos do embedding
+----------------------
+O nomic-embed-text espera `search_document: ` no que é indexado e
+`search_query: ` no que é consultado — sem isso a qualidade da busca cai.
+admin/update_rag.py já indexa com `search_document: ` (ver `_embed` lá).
+Trocar esse regime invalida os vetores antigos e exige reindexar tudo.
+"""
+
+import os
+
+import requests
+
+OLLAMA_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://127.0.0.1:11434")
+EMBED_MODEL = os.environ.get("RAG_EMBED_MODEL", "nomic-embed-text")
+EMBED_DIM = int(os.environ.get("RAG_EMBED_DIM", "768"))
+
+DOC_PREFIX = "search_document: "
+QUERY_PREFIX = "search_query: "
+
+
+def _embed(text: str, prefix: str = DOC_PREFIX):
+    response = requests.post(
+        f"{OLLAMA_URL.rstrip('/')}/api/embeddings",
+        json={"model": EMBED_MODEL, "prompt": f"{prefix}{text}"},
+        timeout=60,
+    )
+    response.raise_for_status()
+    vector = response.json()["embedding"]
+    if len(vector) != EMBED_DIM:
+        raise ValueError(f"embedding com {len(vector)} dimensões; esperado {EMBED_DIM}")
+    return vector