refactor: troca PDF+OCR por corpus USFX em domínio público

- corpus/: Almeida (João Ferreira de Almeida) em USFX, domínio público,
  66 livros / 1189 capítulos / 31098 versículos, versionado com SHA-256
- app/corpus.py: parser USFX (texto no tail de <v/>), nomes canônicos dos
  livros, aliases (abreviaturas e numerais romanos), VerseChunk sem página
- indexer: descobre *.xml em CORPUS_DIR, progresso em versículos, lote
  configurável, manifesto incremental por SHA-256
- remove extraction.py, parallel.py, bible_parser.py, Tesseract e PyMuPDF
- campo page removido de Source/SearchResult/StatusResponse e do frontend
- embedder: propriedade name; status reporta o embedder em uso, não o do .env
- create_app constrói o embedder ANTES do store (o default HashEmbedder do
  VectorStore impedia o modelo configurado de ser carregado em produção)
- fallback do modelo agora aparece em /api/status.errors
- torch 2.6.0 + transformers 5.22.1 pinados (transformers 5.x exige torch>=2.6)

backend/app/vector_store.py

@@ -8,7 +8,7 @@ from dataclasses import dataclass
 from pathlib import Path
 from typing import Iterable, Sequence
 
-from .bible_parser import VerseChunk
+from .corpus import VerseChunk
 from .embedding import Embedder, HashEmbedder
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -21,7 +21,6 @@ class SearchResult:
     book: str
     chapter: int
     verse: int
-    page: int
     file: str
     text: str
     distance: float = 0.0
@@ -91,7 +90,6 @@ class VectorStore:
                     "book": chunk.book,
                     "chapter": chunk.chapter,
                     "verse": chunk.verse,
-                    "page": chunk.page,
                     "file": chunk.file,
                     "reference": f"{chunk.book} {chunk.chapter}:{chunk.verse}",
                 }
@@ -134,7 +132,6 @@ class VectorStore:
                     book=str(metadata.get("book", "")),
                     chapter=int(metadata.get("chapter", 0)),
                     verse=int(metadata.get("verse", 0)),
-                    page=int(metadata.get("page", 0)),
                     file=str(metadata.get("file", "")),
                     text=document or "",
                     distance=float(distance),
@@ -163,7 +160,6 @@ class VectorStore:
                 book=str(metadata.get("book", book)),
                 chapter=int(metadata.get("chapter", chapter)),
                 verse=int(metadata.get("verse", verse)),
-                page=int(metadata.get("page", 0)),
                 file=str(metadata.get("file", "")),
                 text=document or "",
                 distance=0.0,
@@ -215,7 +211,6 @@ class InMemoryVectorStore:
                     book=chunk.book,
                     chapter=chunk.chapter,
                     verse=chunk.verse,
-                    page=chunk.page,
                     file=chunk.file,
                     text=chunk.text,
                     distance=1.0 - similarity,
@@ -232,7 +227,6 @@ class InMemoryVectorStore:
                 book=chunk.book,
                 chapter=chunk.chapter,
                 verse=chunk.verse,
-                page=chunk.page,
                 file=chunk.file,
                 text=chunk.text,
                 distance=0.0,