feat(embed): candle 임베딩 provider (NUMA-안전, opt-in) + v0.22.0

duo-socket NUMA 서버에서 fastembed(onnxruntime)가 intra-op 스레드를 48개로
하드코딩해 NUMA 힙 손상 → double-free 로 ingest 가 죽는 문제를 회피하기 위해,
같은 multilingual-e5-large 모델을 순수 Rust(candle)로 돌리는 opt-in 임베딩
provider 를 추가한다.

- 신규 crate kebab-embed-candle: CandleEmbedder (kebab_core::Embedder).
  hf-hub safetensors → XLMRobertaModel forward → mask mean-pool → L2 → e5
  prefix. candle 의존성 트리를 이 crate 에 격리 (core/config 외 kebab-* 의존 0).
- 스레드 캡: [models.embedding].num_threads + env KEBAB_EMBED_THREADS →
  글로벌 rayon 풀 1회 캡 (NUMA-안전 레버).
- kebab-app::embedder() 가 provider 분기 (fastembed/onnx/"" → 기존 경로 불변,
  candle → CandleEmbedder, 미지값 → 에러).
- Phase 0 스파이크 crate 제거 (production 흡수).
- 버전 0.21.1 → 0.22.0 (신규 config surface, pre-1.0 minor bump).

패리티: cosine_min=1.000000, max abs diff=2.01e-7 (< 1e-5) → embedding_version
유지, 재색인 0. fastembed default 동작/벡터 불변. wire schema 변경 없음.

검증(파일+exit code): clippy -D warnings EXIT=0(warning 0), test EXIT=0
(candle unit 5 + thread_cap rayon=4 + config 68), parity #[ignore] EXIT=0.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -97,9 +97,17 @@ root = "~/KnowledgeBase"   # 색인할 폴더. 절대 / tilde / env / 상대 경
                           # 상대 경로의 base 는 config.toml 위치 (cwd 무관).
 
 [models.embedding]
+provider = "fastembed"            # "fastembed"(기본, onnxruntime) / "candle"(순수 Rust)
+                                  # / "none"(lexical-only). candle 는 같은 모델·같은 벡터를
+                                  # 순수 Rust 로 돌려 NUMA 서버의 onnxruntime 48-스레드
+                                  # double-free 를 피하는 opt-in 백엔드 (재색인 불필요).
 model = "multilingual-e5-large"   # 다국어 sentence embedding (1024-dim).
                                   # 첫 ingest 시 ONNX (~1.3GB) 자동 다운로드.
+                                  # candle provider 는 safetensors (~2GB) 다운로드.
 dimensions = 1024                 # config 와 LanceDB stored dim 불일치 시 검색 0건.
+num_threads = 0                   # candle 전용 CPU 스레드 캡 (0=auto=#cores).
+                                  # env KEBAB_EMBED_THREADS 가 우선. NUMA 노드 바인딩은
+                                  # numactl 과 조합. fastembed provider 는 무시.
 
 [models.llm]
 endpoint = "http://localhost:11434"   # Ollama host:port