fix(memory): 向量输入改用事件正文 —— 摘要是 jieba 词袋，把全库拉成同一方向

## 实测缺陷（真实 chineseclip，4 篇主题完全不同的短正文）

    [1][3] 0.9478    [2][3] 0.9427
    [1][2] 0.9316    [0][3] 0.8614

两两余弦 0.85~0.95，几乎同向。查询分数 0.70~0.78 挤在一起，区分度 0.08。

根因：denseFor 用 `doc.Summary + " " + doc.Content`，而 Summary 由
summarizeEntries → memory.ExtractKeywords → TokenizeContentWords → jieba.Tag()
生成，同一来源的摘要**逐字同质**：

    来自 1 个来源的 1 条对话 (src0) 涉及: 用户, 提问
    来自 1 个来源的 1 条对话 (src1) 涉及: 用户, 提问

这与设计直接矛盾：ARCHITECTURE L131/L174 写的向量层级是
「统一多模态空间（主）→ StaticEmbedder → TF-IDF（回退）」，
而 Summary 是**主路径的输入**，却由**最末一级的词法分词**产出。

## 修法

denseFor 改用 documentTextForVector(doc)：按事件顺序拼原文（来自块里的正文）。
存量无 Events 的文档退回 Content（渲染视图，但比 Summary 更接近内容）。

★ 绝不含 Summary —— 它是词袋，会把全库拉向同一方向。

## 媒体为什么不单独生成摘要

媒体块与文本块**在同一事件内**（Doc.Events[i].Blocks），事件正文进入向量
即覆盖其语义。为媒体单独生成描述正是 CAS 时代「描述式索引」的错误
（描述是二手信息），v1.2.0 已整体拆除，不重走。

「按图搜图」是视觉路（RecallBlocks 读块自己的向量）的职责，已有独立通路。

## 判据

- TestRetrieval_SummaryNoiseMustNotPolluteVector：主题不同的短正文文档，
  两两余弦必须 <0.80。修复前 0.82~0.86。
- TestRetrieval_VectorInputIsBodyNotSummary：正文里的唯一哨兵必须能检索到。

变异：denseFor 改回 Summary+Content ⇒ 前者立刻红（实测 0.8225~0.8573）。

internal/memory/document/retrieval_quality_test.go

@@ -224,19 +224,20 @@ func TestRetrieval_ScoreGapIsSignificant(t *testing.T) {
 
 // ④ 向量输入必须是正文，而不是摘要。
 //
-// 做法：把哨兵串只放进 Response（正文），不放 Summary。
-// 若 denseFor 仍用 Summary，哨兵不会进向量 ⇒ 该文档检索不到唯一哨兵查询。
+// 做法：哨兵串只放进 Response（正文），不放 Summary。用 bigramSpace
+// （对任意文本都给可区分的向量）验证：哨兵查询的 top1 必须是含哨兵的那篇。
 //
-// 变异：denseFor 读 Summary ⇒ 红。
+// 变异：denseFor 读 Summary ⇒ 哨兵不在向量里 ⇒ top1 是别的文档 ⇒ 红。
 func TestRetrieval_VectorInputIsBodyNotSummary(t *testing.T) {
 	s := NewStore(t.TempDir(), memory.TokenizeWords)
 	if err := s.Start(); err != nil {
 		t.Fatal(err)
 	}
 	t.Cleanup(s.Stop)
-	s.SetDenseSpace(&fakeDenseSpace{})
+	ds := &bigramSpace{}
+	s.SetDenseSpace(ds)
 
-	const sentinel = "紫蓝红三色带"
+	const sentinel = "量子纠缠态退相干时间测量"
 	_, err := s.ContextToDoc("context_archived", []ContextEntry{{
 		Timestamp: time.Now(),
 		Source:    "test",
@@ -246,15 +247,16 @@ func TestRetrieval_VectorInputIsBodyNotSummary(t *testing.T) {
 	if err != nil {
 		t.Fatal(err)
 	}
-	// 另一篇同长度干扰文档
+	// 与哨兵完全无关的干扰文档（越长越能测出"摘要被当成内容"）
 	_, _ = s.ContextToDoc("context_archived", []ContextEntry{{
 		Timestamp: time.Now().Add(time.Minute),
 		Source:    "test",
 		Content:   "另一条用户消息",
-		Response:  "这是完全不同的一段时间较长的正文内容，与配色毫无关系。",
+		Response: "这是完全不同的一段很长的正文内容，只谈插件安装与打包部署流程，" +
+			"与物理测量毫无关系，纯粹用来干扰检索。" + strings.Repeat("补充无关叙述。", 20),
 	}}, nil, nil, nil, nil)
 
-	s.BuildDenseIndex(&fakeDenseSpace{})
+	s.BuildDenseIndex(ds)
 
 	hits := s.QueryScored(sentinel, 1)
 	if len(hits) == 0 {