feat(memory): embedders vectoriels réels HTTP + ONNX derrière features (LOT C1)

Remplace les StubEmbedder pour les stratégies localServer/api/localOnnx par de
vrais moteurs, chacun derrière une feature cargo off-by-default — la posture
fondatrice « rien d'imposé, zéro dépendance » (défaut none → rappel naïf) reste
byte-for-byte inchangée.

C1a (feature vector-http, reqwest rustls optional):
- HttpEmbedder couvrant localServer (Ollama/llama.cpp) et api (OpenAI/Voyage…),
  payload OpenAI-compatible /v1/embeddings, ordre restauré par index, bearer
  token lu via env var (jamais en clair), timeout client 30s.
- detect_ollama() pour la détection de l'existant (C3).

C1b (feature vector-onnx, fastembed v5 optional):
- OnnxEmbedder en-process (e5-small, dim 384), init paresseuse + spawn_blocking,
  cache modèle sous <app_data>/embedders/onnx — aucun download au build ni au
  first-run, uniquement à la demande au 1er embed.
- Catalogue RECOMMENDED_ONNX_MODELS + ONNX_CACHE_SUBDIR + onnx_model_is_cached
  exposés (sans feature) pour la config (C2) et la popup (C3).

embedder_from_profile(profile, onnx_cache_dir) dispatche feature-gated ; sans la
feature, retombe sur StubEmbedder (Unsupported) → fallback naïf via
AdaptiveMemoryRecall. Composition root (build_memory_recall) propage le cache dir.

Tests: 10 HTTP + 6 ONNX (dont 2 #[ignore] download réel) + 26 vectoriels, verts
en défaut, --features vector-http et --features vector-onnx.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

crates/app-tauri/Cargo.toml

@@ -31,6 +31,12 @@ serde_json = { workspace = true }
 thiserror = { workspace = true }
 uuid = { workspace = true }
 
+[features]
+# Passthrough toggles to enable the real embedders in an IDE build. OFF by default
+# (founding posture: `none` ⇒ naïve recall, zero dependency).
+vector-http = ["infrastructure/vector-http"]
+vector-onnx = ["infrastructure/vector-onnx"]
+
 [dev-dependencies]
 uuid = { workspace = true }
 async-trait = { workspace = true }