rpi: tg — кэш векторов (npz) и служба tg-embed: поиск ~6 с вместо ~40

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

stacks/rpi-tg-export/README.md

@@ -45,6 +45,10 @@ sudo systemctl enable --now tg-export.timer
   Сравнение на 8 тыс. сообщений групп 2026-10-18: potion 57 с, `paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2` 915 с при
   сопоставимом качестве поиска (MiniLM к тому же видит только ~128 токенов куска). e5-large/jina-v3 на Pi 4 —
   дни на историю. Сменить — `TG_EMB_MODEL` + переиндексация (удалить `index.db`).
+- **Скорость** (2026-10-18, 85 тыс. кусков): векторы всех кусков — `index.emb.npz` рядом с индексом (пересобирается после
+  индексации; из SQLite на HDD было ~40 с на запрос); модель держит служба **`tg-embed`** (astra, сокет
+  `/run/tg-embed/embed.sock` 0600, ~140 МБ RSS) — загрузка модели в процесс ~11 с (fastembed/ONNX; model2vec ещё
+  медленнее, 28 с — проверено, векторы те же). Итого `tg search` ~6 с. Нет службы — `tg` грузит модель сам.
 - `tg search ЗАПРОС [--chat] [--since 90d] [-n]` — гибрид BM25 + косинус (RRF), куски со ссылками t.me
   (`t.me/<username>/<id>` или `t.me/c/<id>/<msg>`). ⚠️ Одна формулировка часто промахивается
   («посоветуйте спортзал» не нашло «фитнес в отелях») — Astra по навыку `tg` переформулирует 2–4 раза.