語意門檻改相對式＋下架連帶刪向量（leo 兩個實測回饋）

## ① 「關懷型 AI 命中 20 筆、只有前 3 筆相關」⇒ 閾值太寬（leo 判斷正確）
固定門檻兩頭都不對，因為每個查詢的分數尺度不同（實測 youlin 實例）：
  關懷型 AI          正解 0.645-0.770，雜訊起於 0.547  ← 固定 0.5 放進 6 筆雜訊
  閉環機             正解 0.552-0.638，雜訊起於 0.446  ← 固定 0.6 砍到剩 2/4（＝早上的 0 命中）
  人力媒合系統規劃書   正解 0.842，雜訊起於 0.550
⇒ 改**相對門檻** max(0.45, top×0.8)。五組實測：固定 0.5 混入 9 筆雜訊／
  固定 0.6 有兩組正解被砍／相對式四組雜訊 0 且正解全留。

## 🔴 寫測試才發現的真問題：門檻不能在 Vectorize 那層算
Vectorize 的 indexed metadata 沒有 status ⇒ 那層不知道誰已下架。
若最高分是下架殘影（t24 復現案 0.971），拿它算門檻＝0.777，
會把 0.6 的正解一起砍光 ⇒ **又變成 0 命中**。
⇒ 相對門檻移到 routes/entries.ts，接在「hydrate＋濾下架」之後；
  embed.ts 只留絕對下限。新增測試鎖住這個順序。

## ② leo：「理論上它的向量也要刪掉，就不會有殘影了吧？」——對，補上
單筆真刪已接 deleteByIds（b7af622），但「移除整個庫」走軟刪、向量原地不動。
⇒ deprecate-by-library 同時 deleteByIds ＋ is_embedded 歸零（D1 與 Vectorize 不說兩套話）；
  backfill 兩條路徑（含 reindex）都排除 deprecated，否則下次補嵌會把殘影養回來。
不違背 t135「資料保留可還原」：D1 那列原封不動，還原後跑 backfill 重嵌即可。
回應新增 vectors_deleted，刪失敗誠實回 0 不假裝清乾淨。

驗：kbdb 91/91 綠（新增 4 項相對門檻測試，含「下架殘影不得決定門檻」）

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

kbdb/src/actions/entry-crud.ts

@@ -134,6 +134,37 @@ export async function deleteEntry(db: D1Database, id: string): Promise<void> {
  * 沿用既有 deprecated 機制：metadata_json.status='deprecated' → 搜尋端過濾、庫列表排除。
  * 回 deprecated 的筆數（0 = 庫名不存在或早已全部 deprecated）。
  */
+/**
+ * 撈出某 owner 下某庫、**目前還有向量**的 entry id（供下架時連帶清向量用）。
+ *
+ * 🔴 2026-08-05 leo：「已經被刪掉的內容？理論上它的向量也要刪掉，就不會有殘影了吧？」——對。
+ *   單筆真刪（`DELETE /entries/:id`）已經接了 `VECTORIZE.deleteByIds`（b7af622），
+ *   但「移除整個庫」走軟刪（只標 status），**向量原地不動** ⇒ 殘影就是這樣長出來的：
+ *   搜尋端每次都要靠事後過濾擋它，而它還會頂著高分去影響門檻計算。
+ *   ⇒ 標 deprecated 的同時把向量刪掉，讓殘影**在源頭就不存在**。
+ *   不違背 t135「資料保留可還原」：**D1 那列原封不動**，還原後跑
+ *   `POST /embed/backfill` 重嵌即可（backfill 已排除 deprecated，所以不會自己跑回來）。
+ */
+export async function embeddedIdsByLibrary(db: D1Database, ownerId: string, library: string): Promise<string[]> {
+  const rows = await db
+    .prepare(
+      `SELECT id FROM entries
+        WHERE owner_id = ?
+          AND COALESCE(NULLIF(json_extract(metadata_json, '$.library'), ''), 'general') = ?
+          AND is_embedded = 1`,
+    )
+    .bind(ownerId, library)
+    .all<{ id: string }>();
+  return (rows.results ?? []).map((r) => r.id);
+}
+
+/** 把這些 entry 標成「已無向量」（配合 deleteByIds，讓 D1 與 Vectorize 不說兩套話）。 */
+export async function markUnembedded(db: D1Database, ids: string[]): Promise<void> {
+  if (ids.length === 0) return;
+  const holes = ids.map(() => '?').join(',');
+  await db.prepare(`UPDATE entries SET is_embedded = 0 WHERE id IN (${holes})`).bind(...ids).run();
+}
+
 export async function deprecateEntriesByLibrary(db: D1Database, ownerId: string, library: string): Promise<number> {
   const result = await db
     .prepare(