feat(#59): embed 模型可配置，預設換成 bge-m3——英文模型嵌中文會排錯

leo 2026-08-03 拍板「換 m3」。#59 本體（模型應可配置＋index 版本化）。

## 為什麼換：實測，不是憑感覺
5 組中文問答測資（每組 1 問 + 2 段相關 + 3 段無關，無關的刻意放同一知識庫裡的其他主題），
margin = min(相關分數) − max(無關分數)，margin ≤ 0 代表排序是錯的：

  @cf/baai/bge-base-en-v1.5      768   排序正確 2/5   平均 margin -0.0413  1660ms ← 舊
  @cf/google/embeddinggemma-300m 768   4/5   +0.1275   1174ms
  @cf/baai/bge-m3               1024   5/5   +0.1410    959ms ← 新（最好且最快）
  @cf/qwen/qwen3-embedding-0.6b 1024   4/5   +0.1381   3238ms

最刺眼的一組：問「知識庫問答為什麼要標出處？」→「會議室預約規則」0.7789
竟然高於真正相關的 0.7306。這正是 leo 2026-07-18 回報的「問 RAG 卻引用會議室規範」，
過去只被描述成「semantic 排名近乎雜訊」，其實是**排序錯誤**，而且五組錯三組。
英文 bge 系列的分數全擠在 0.65-0.81（區辨力接近沒有）——中文對它就是看不懂的 token。

## 改動
- `EMBED_MODEL` 常數 → `DEFAULT_EMBED_MODEL='@cf/baai/bge-m3'` + `embedModel(env)`，
  可由 `env.EMBED_MODEL` 覆寫（#59 要的「可配置」），空字串/空白視為沒設。
- 寫入端（embedOnWrite / backfill）與查詢端（semanticSearch）共用同一個 getter
  ——兩邊不同步是最惡毒的 bug：不報錯、分數全垃圾、外面完全看不出來。已加測試守。

## 換代必須換 index（安裝器那半在 arcrun-rag 同名分支）
① 維度 768→1024，舊 index 收不進新向量
② 就算維度一樣也不能沿用——不同模型的向量混在同一個 index 比對出來是垃圾，
   而 #58（Vectorize vector delete 未接）代表舊向量刪不掉
⇒ 開新 index 反而順手繞開 #58。

既有實例遷移：建新 index → 重部署 kbdb（binding 指新 index）
→ POST /embed/backfill {reindex:true} 重嵌到 remaining=0 → 舊 index 可刪。

驗證：kbdb 全套 87/87 綠（含新增 4 項）；tsc 與基線相同（只剩既有的 auth.test.ts 那筆）；
打包實跑產物 grep：kbdb bundle 只有 @cf/baai/bge-m3、舊英文模型 0 殘留。

kbdb/src/embed.ts

@@ -13,7 +13,35 @@
 
 import type { Bindings, Entry } from './types';
 
-const EMBED_MODEL = '@cf/baai/bge-base-en-v1.5'; // 768-dim，與 Vectorize index dimensions=768 對齊
+// ── 嵌入模型（Arcrun#59：模型應可配置＋index 版本化，支援換代重刷）────────────────
+//
+// 2026-08-03 換代：`@cf/baai/bge-base-en-v1.5`（768-dim）→ `@cf/baai/bge-m3`（1024-dim）。
+//
+// 為什麼換（實測，不是憑感覺）：舊模型是**英文模型**，拿來嵌中文等於嵌一堆看不懂的 token。
+// 用 5 組中文問答測資（每組 1 問 + 2 段相關 + 3 段無關，無關的刻意放同一知識庫裡的其他主題），
+// 算 margin = min(相關分數) − max(無關分數)，margin ≤ 0 代表**排序是錯的**：
+//   @cf/baai/bge-base-en-v1.5   768   排序正確 2/5   平均 margin -0.0413   1660 ms  ← 舊
+//   @cf/google/embeddinggemma-300m  768   4/5   +0.1275   1174 ms
+//   @cf/baai/bge-m3            1024   **5/5**   **+0.1410**    959 ms  ← 新（品質最好且最快）
+//   @cf/qwen/qwen3-embedding-0.6b  1024   4/5   +0.1381   3238 ms
+// 舊模型最刺眼的一組：問「知識庫問答為什麼要標出處？」→「**會議室預約規則**」0.7789
+// 竟然高於真正相關的 0.7306。這正是 leo 2026-07-18 回報的「問 RAG 卻引用會議室規範」。
+//
+// 🔴 換模型＝**必須換 Vectorize index**，兩個理由：
+//   ① 維度不同（768→1024），舊 index 收不進新向量；
+//   ② 就算維度相同也不能沿用——不同模型的向量混在同一個 index，比對出來是垃圾，
+//      而 Arcrun#58（Vectorize vector delete 未接）代表舊向量**刪不掉**。
+//   ⇒ 開新 index 反而順手繞開 #58：新 index 天生乾淨，舊的整個丟掉。
+//
+// 換代步驟（installer 已把新 index 名與維度對齊）：建新 index → 重新部署 kbdb（binding 指新 index）
+//   → 打 backfill 的 `reindex=true`（把 embed=1 的既有 entry 全部重嵌）→ 舊 index 可刪。
+const DEFAULT_EMBED_MODEL = '@cf/baai/bge-m3'; // 1024-dim，與 Vectorize index dimensions=1024 對齊
+
+/** 實際使用的嵌入模型：env 可覆寫（#59），未設用預設。 */
+function embedModel(env: Bindings): string {
+  const m = (env.EMBED_MODEL ?? '').trim();
+  return m || DEFAULT_EMBED_MODEL;
+}
 
 /** embed 模組是否啟用（binding 都在才算開）。base 一切 embed 動作先過這關。 */
 export function embedEnabled(env: Bindings): boolean {
@@ -24,7 +52,7 @@ export function embedEnabled(env: Bindings): boolean {
 async function embedText(env: Bindings, text: string): Promise<number[] | null> {
   const t = (text ?? '').trim();
   if (!t || !env.AI) return null;
-  const res = (await env.AI.run(EMBED_MODEL, { text: [t] })) as { data: number[][] };
+  const res = (await env.AI.run(embedModel(env), { text: [t] })) as { data: number[][] };
   return res?.data?.[0] ?? null;
 }
 
@@ -149,7 +177,7 @@ export async function backfillEmbeddings(
   const embeddable = rows.filter((e) => (e.content ?? '').trim().length > 0);
   if (embeddable.length > 0 && env.AI && env.VECTORIZE) {
     const texts = embeddable.map((e) => (e.content ?? '').trim());
-    const out = (await env.AI.run(EMBED_MODEL, { text: texts })) as { data: number[][] };
+    const out = (await env.AI.run(embedModel(env), { text: texts })) as { data: number[][] };
     const data = out?.data ?? [];
     const vectors = embeddable
       .map((e, i) => ({ e, vec: data[i] }))