feat(search): Phase 1.3 TEI reranker 통합 (코드 골격)

데이터 흐름 원칙: fusion=doc 기준 / reranker=chunk 기준 — 절대 섞지 말 것.

신규/수정:
- ai/client.py: rerank() 메서드 추가 (TEI POST /rerank API)
- services/search/rerank_service.py:
    - rerank_chunks() — asyncio.Semaphore(2) + 5s soft timeout + RRF fallback
    - _make_snippet/_extract_window — title + query 중심 200~400 토큰
      (keyword 매치 없으면 첫 800자 fallback)
    - apply_diversity() — max_per_doc=2, top score>=0.90 unlimited
    - warmup_reranker() — 10회 retry + 3초 간격 (TEI 모델 로딩 대기)
    - MAX_RERANK_INPUT=200, MAX_CHUNKS_PER_DOC=2 hard cap
- services/search_telemetry.py: compute_confidence_reranked() — sigmoid score 임계값
- api/search.py:
    - ?rerank=true|false 파라미터 (기본 true, hybrid 모드만)
    - 흐름: fused_docs(limit*5) → chunks_by_doc 회수 → rerank_chunks → apply_diversity
    - text-only 매치 doc은 doc 자체를 chunk처럼 wrap (fallback)
    - rerank 활성 시 confidence는 reranker score 기반
- tests/search_eval/run_eval.py: --rerank true|false 플래그

GPU 적용 보류:
- TEI 컨테이너 추가 (docker-compose.yml) — 별도 작업
- config.yaml rerank.endpoint 갱신 — GPU 직접 (commit 없음)
- 재인덱싱 완료 후 build + warmup + 평가셋 측정

app/ai/client.py

@@ -85,6 +85,25 @@ class AIClient:
         # TODO: Qwen2.5-VL-7B 비전 모델 호출 구현
         raise NotImplementedError("OCR는 Phase 1에서 구현")
 
+    async def rerank(self, query: str, texts: list[str]) -> list[dict]:
+        """TEI bge-reranker-v2-m3 호출 (Phase 1.3).
+
+        TEI POST /rerank API:
+            request:  {"query": str, "texts": [str, ...]}
+            response: [{"index": int, "score": float}, ...] (정렬됨)
+
+        timeout은 self.ai.rerank.timeout (config.yaml).
+        호출자(rerank_service)가 asyncio.Semaphore + try/except로 감쌈.
+        """
+        timeout = float(self.ai.rerank.timeout) if self.ai.rerank.timeout else 5.0
+        response = await self._http.post(
+            self.ai.rerank.endpoint,
+            json={"query": query, "texts": texts},
+            timeout=timeout,
+        )
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()
+
     async def _call_chat(self, model_config, prompt: str) -> str:
         """OpenAI 호환 API 호출 + 자동 폴백"""
         try: