fix(queue): doc-level embed metadata 기반 + NUL 바이트 strip + 빈 예외 fallback

embed_worker:
- extracted_text[:6000] → title + ai_summary + tags(top 5) metadata 입력
- 500k자 문서의 표지+목차가 임베딩되는 구조적 버그 해결
- Ollama 기본 context 안전 (~1500자 이하), num_ctx 조정 불필요
- ai_summary < 50자 시 본문 800자 fallback
- ai_domain 은 초기 제외 (taxonomy 노이즈 방지)

extract_worker:
- kordoc / 직접 읽기 / LibreOffice 3 경로 모두 \x00 strip
- asyncpg CharacterNotInRepertoireError 재발 방지

queue_consumer:
- str(e) or repr(e) or type(e).__name__ fallback
- 빈 메시지 예외(24건 발생) 다음부터 클래스명이라도 기록

plan: ~/.claude/plans/quiet-meandering-nova.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

app/workers/queue_consumer.py

@@ -133,7 +133,9 @@ async def consume_queue():
                     if not item:
                         logger.warning(f"[{stage}] queue_id={queue_id} 없음 (삭제됨?), skip")
                         continue
-                    item.error_message = str(e)[:500]
+                    # 빈 메시지 방어: str → repr → 클래스명 순 fallback
+                    err_text = str(e) or repr(e) or type(e).__name__
+                    item.error_message = err_text[:500]
                     if item.attempts >= item.max_attempts:
                         item.status = "failed"
                         logger.error(f"[{stage}] document_id={document_id} 영구 실패: {e}")