feat: busca híbrida (vetorial + BM25 com fusão RRF) e janela de contexto

Recuperação:
- keyword.py: tokenizador PT (acentos, stopwords, dígitos), BM25 Okapi com
  índice invertido, e reciprocal_rank_fusion com desempate determinístico
- retrieval.py: VectorRetriever e HybridRetriever; fusão por posição, não por
  nota (cosseno 0..1 e BM25 sem teto são escalas incomparáveis)
- identidade de fusão é a coordenada (arquivo,livro,capítulo,versículo): o mesmo
  versículo chega das duas buscas com distance diferente e o dataclass nunca os
  igualaria, então o RRF não premiaria o que ambas confirmam
- ChatService recebe retriever injetado; referência explícita mantém precedência

Contexto:
- VerseChunk ganha context (janela de CONTEXT_WINDOW vizinhos por lado, dentro
  do livro, atravessando capítulos) e embedding_text
- store grava a janela como documento e o versículo em verse_text; a UI mostra o
  versículo citado e o modelo recebe a janela
- snapshot() nos dois stores: o BM25 é em memória e o Chroma persiste, então o
  arranque precisa reconstruir o índice lexical ou a busca degrada em silêncio

Motivação medida em 5703 versículos reais: a busca vetorial não liga 'estou com
medo do futuro' a 'não temas' (0,19, nível de par sem relação), e e5-small tem
faixa de similaridade de só 0,02 — inutilizaria o piso de evidência.

docker-compose.yml

@@ -25,6 +25,7 @@ services:
       TOP_K: ${TOP_K:-6}
       MIN_SIMILARITY: ${MIN_SIMILARITY:-0.35}
       INDEX_BATCH_SIZE: ${INDEX_BATCH_SIZE:-512}
+      CONTEXT_WINDOW: ${CONTEXT_WINDOW:-2}
       CORS_ORIGINS: ${CORS_ORIGINS:-http://localhost:8080,http://127.0.0.1:8080}
       REINDEX_TOKEN: ${REINDEX_TOKEN:-}
       AUTO_INDEX: ${AUTO_INDEX:-true}