feat: stemming português no BM25 e índice lexical sobre o versículo

Dois defeitos medidos no índice real (31.098 versículos), ambos na metade
lexical da busca híbrida:

1. Sem normalização morfológica, 'amar' da pergunta nunca casava com 'amai' ou
   'amarás' do versículo. Para 'o que Jesus disse sobre amar os inimigos?',
   Mateus 5:44 ficava em 434º no BM25 enquanto Marcos 12:34 liderava por casar
   apenas 'jesus'+'disse'. keyword.py ganha um stemmer de sufixos em etapas
   (estilo RSLP, sem dependência externa) com guarda de comprimento mínimo do
   radical — sem ela 'deus' viraria 'd' e 'mar' viraria 'm'. Rank de Mt 5:44: 12º.

2. O BM25 indexava a janela de contexto. Os dois lados querem granularidades
   opostas: a janela dá tema ao embedding, mas multiplica os termos incidentais
   que o BM25 pontua. Indexando o versículo isolado, Mt 5:44 vai a 1º e os
   achados só-lexicais deixam de ser aleatórios ('ansioso e não consigo dormir'
   -> Jó 3:13 'teria dormido'; 'não sei que decisão tomar' -> Joel 3:14 'vale da
   decisão').

Colisão conhecida do stemming: 'luto' e 'lutavam' reduzem ao mesmo radical.

backend/app/retrieval.py

@@ -98,7 +98,14 @@ class HybridRetriever(VectorRetriever):
         entries = self.store.snapshot()
         self._order = [_key(entry) for entry in entries]
         self._entries = {_key(entry): entry for entry in entries}
-        self.keyword_index.build([entry.text for entry in entries])
+        # BM25 sobre o versículo, não sobre a janela de contexto. Os dois lados
+        # querem granularidades opostas: a janela dá tema ao embedding, mas
+        # multiplica os termos incidentais que o BM25 pontua. Medido no corpus
+        # real, para "o que Jesus disse sobre amar os inimigos?" Mateus 5:44 fica
+        # em 12º indexando a janela e em 1º indexando o versículo.
+        self.keyword_index.build(
+            [entry.verse_text or entry.text for entry in entries]
+        )
         logger.info("Índice de palavras-chave construído com %s trechos", len(entries))
 
     def search(self, message: str) -> list[SearchResult]: