聊天和回忆录证据检索都走 pgvector，去掉 Postgres FTS/content_tsv，新迁移删掉 content_tsv 列（部署要先 alembic upgrade）。

Embedding 端口增加 is_available()，聊天和回忆录日志用统一方式表示向量是否真能调用。

记忆整理（compaction）支持 Beat 定期扫用户；

事实抽取提示与 subject 归一化，减少同一人多种称呼；

api/app/ports/embedding.py

@@ -5,6 +5,10 @@ from typing import Protocol, runtime_checkable
 
 @runtime_checkable
 class EmbeddingProvider(Protocol):
+    def is_available(self) -> bool:
+        """进程内 embedding 已配置且可发起调用（无 key / 未初始化 client 时为 False）。"""
+        ...
+
     async def embed_text(self, text: str) -> list[float]:
         """Embed a single text into a vector."""
         ...
@@ -12,3 +16,11 @@ class EmbeddingProvider(Protocol):
     async def embed_texts(self, texts: list[str]) -> list[list[float]]:
         """Embed multiple texts into vectors."""
         ...
+
+    def embed_text_sync(self, text: str) -> list[float]:
+        """同步嵌入单条文本（Celery / sync DB 会话）。"""
+        ...
+
+    def embed_texts_sync(self, texts: list[str]) -> list[list[float]]:
+        """同步嵌入多条文本（Celery / sync DB 会话）。"""
+        ...