fix: responder a partir dos livros com embeddings em português

Usa o modelo multilingual, ignora trechos curtos e o template do Llama 3.2
para a resposta sair em uma frase completa. O chat deixa a API livre durante
a geração, o upload indexa o PDF e os agendamentos não são gravados duas vezes.

backend/app/services/pdf_processor.py

@@ -22,12 +22,15 @@ class PDFProcessor:
 
         # Convert to dictionaries with metadata
         chunk_data = []
-        for i, doc in enumerate(chunks):
+        for doc in chunks:
+            content = " ".join(doc.page_content.split())
+            if len(content) < 80:
+                continue
             chunk_data.append({
-                "content": doc.page_content,
+                "content": content,
                 "metadata": {
                     **metadata,
-                    "chunk_id": i,
+                    "chunk_id": len(chunk_data),
                     "source": file_path,
                 }
             })