feat(search): Phase 1.2-C chunks 기반 vector retrieval + raw chunks 보존
retrieval_service.search_vector를 documents.embedding → document_chunks.embedding로 전환.
fetch_limit = limit*5로 raw chunks를 넓게 가져온 후 doc 기준 압축.
신규: compress_chunks_to_docs(chunks, limit) → (doc_results, chunks_by_doc)
- doc_id 별 best score chunk만 doc_results (fusion 입력)
- 모든 raw chunks는 chunks_by_doc dict에 보존 (Phase 1.3 reranker용)
- '같은 doc 중복으로 RRF가 false boost' 방지
SearchResult: chunk_id / chunk_index / section_title optional 필드 추가.
- text 검색 결과는 None (doc-level)
- vector 검색 결과는 채워짐 (chunk-level)
search.py 흐름:
1. raw_chunks = await search_vector(...)
2. vector_results, chunks_by_doc = compress_chunks_to_docs(raw_chunks, limit)
3. fusion(text_results, vector_results) — doc 기준
4. (Phase 1.3) chunks_by_doc → reranker — chunk 기준
debug notes: raw=N compressed=M unique_docs=K로 흐름 검증.
데이터 의존: 재인덱싱(reindex_all_chunks.py 진행 중) 완료 후 평가셋으로 검증.
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