feat: cota lexical na fusão, recusa off-topic no prompt, docs medidas

Fusão:
- fuse_rankings() extrai a fusão RRF e aplica MAX_KEYWORD_ONLY (padrão 2):
  quantas posições podem ser ocupadas por trechos que só o BM25 achou. O que os
  dois lados confirmam nunca conta contra a cota.
- O controle é por cota de posições, não por piso de nota. Medido: a razão da
  nota BM25 não separa acerto de ruído — para 'como posso perdoar quem me
  feriu?', Deuteronômio 28:27 pontua 1,000 do topo e o correto Lucas 7:47 fica
  em 0,716 (rank 12). Um piso cortaria o certo e manteria o errado.
- Ponderar o RRF também não resolve: com peso 0,5 no BM25 os achados só-lexicais
  caem abaixo do 6º vetorial (0,5/61 < 1/66) e somem, levando junto Jó 3:13 e
  Joel 3:14, os melhores resultados medidos.

Portão off-topic:
- MIN_SIMILARITY não consegue implementar 'sem evidência'. Medido no índice
  completo: 0/6 perguntas off-topic bloqueadas em qualquer limiar de 0,30 a
  0,50 ('bolo de chocolate' bate 0,544 em Lv 7:14; 'cotação do dólar' 0,494).
  A recusa passa a ser instruída no SYSTEM_PROMPT e o limiar fica documentado
  como filtro de ruído.

backend/app/config.py

@@ -42,6 +42,10 @@ class Settings(BaseSettings):
     # Busca
     top_k: int = 6
     min_similarity: float = 0.35
+    # Quantas posições da resposta podem ser ocupadas por trechos que só o BM25
+    # encontrou. A nota BM25 não separa acerto de ruído (medido), então o
+    # controle é por cota de posições. 0 desliga o lado lexical.
+    max_keyword_only: int = 2
     collection_name: str = "biblia"
 
     # Ingestão