fix(kbdb/embed): 語意查詢 metadata 過濾根因修復（Arcrun#11）

根因：Vectorize index 建了卻從沒建 metadata index。CF Vectorize v2 要對某
metadata 欄位下 filter，必須先為該欄建 metadata index，否則帶 owner_id/
entry_type/source 過濾的語意查詢一律回 0 命中（app 端 filter 接線本來就對）。
且 metadata index 只索引「建立後 upsert」的向量 → 既有向量須重推才會被收錄。

- deploy.ts：加 ensureVectorizeMetadataIndexes()，隨部署冪等建 owner_id/
  entry_type/source（string）三個 metadata index（self-host/官方帳號皆自動）。
- embed.ts / routes/embed.ts：backfillEmbeddings 加 reindex+offset，重推「所有
  embeddable（含 is_embedded=1）」既有向量，讓事後建立的 metadata index 收錄；
  POST /embed/backfill {"reindex":true} 觸發，offset 分頁到 remaining=0。
- wrangler.toml：註解補 create-metadata-index 手動步驟 + reindex 提示。
- tests：mock DB 對齊 LIMIT?/OFFSET? 與 reindex predicate；補 reindex 測試。

leo21c 已驗：owner_id=leo / entry_type 過濾修前 0→修後命中，不帶過濾不變。
已知後續（非本 bug 症狀）：source 值 89-91 bytes 超過 Vectorize string
metadata index 的 64-byte 索引上限 → source 過濾對長值失效，另案。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01HJiLCRUU2o3aSpPEzVCt2o

kbdb/src/routes/embed.ts

@@ -16,9 +16,11 @@ const OFF_HINT =
   '語義補嵌需先開 embed 模組（Vectorize+AI binding）。叫 CC「幫我開語義查詢」（設 kbdb_embed:true + redeploy 注入 binding）後再呼叫本端點。';
 
 // POST /embed/backfill — batch-embed existing embeddable entries with is_embedded=0.
-//   body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source? }。
+//   body（皆選填）：{ limit?:1-100（預設25）, owner_id?, source?, reindex?, offset? }。
 //   冪等：重跑不會重複嵌（已 is_embedded=1 的不再入選；upsert 同 id 冪等）。
 //   分批：單次最多 limit 筆；回傳 remaining>0 表示還有 → 重複呼叫直到 remaining=0。
+//   reindex:true（Arcrun#11）：改重推「所有 embeddable」既有向量（含 is_embedded=1），
+//     讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄它們（否則帶過濾語意查詢回 0）；配 offset 分頁。
 //   模組未開 → 409 + capability_hint（不假綠）。
 embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
   if (!embedEnabled(c.env)) {
@@ -31,11 +33,16 @@ embedRoutes.post('/backfill', async (c) => {
     limit?: number | string;
     owner_id?: string;
     source?: string;
+    reindex?: boolean;
+    offset?: number | string;
   };
   const result = await backfillEmbeddings(c.env, {
     limit: body.limit !== undefined ? Number(body.limit) : undefined,
     owner_id: body.owner_id || undefined,
     source: body.source || undefined,
+    // reindex（Arcrun#11）：重推既有向量讓事後建立的 Vectorize metadata index 收錄（見 embed.ts）。
+    reindex: body.reindex === true,
+    offset: body.offset !== undefined ? Number(body.offset) : undefined,
   });
   return c.json({ success: true, ...result });
 });