feat(brain): Volltext-Suche zusaetzlich zu Semantic — Default ist jetzt Wortlich

Stefan wollte ne richtige Suche statt nur "klingt aehnlich". Beide
Modi sind jetzt verfuegbar, Default ist Volltext:

- 📝 Wortlich (Substring, case-insensitive ueber Title + Content +
  Category + Tags) — neuer Endpoint /memory/search-text. Full-Scan
  via Qdrant scroll, k=50. Findet "cessna" exakt im Content. Bei
  kleiner DB (<1000 Eintraege) unkritisch performant.

- 🧠 Semantisch (Embedder + score_threshold 0.30) — bestehender
  /memory/search Endpoint. Findet konzeptuell verwandte Eintraege.

Diagnostic UI: Dropdown neben dem Suchfeld zum Modus-Wechsel.
Info-Banner zeigt klar welcher Modus aktiv ist.

Warum Wortlich Default: bei kleiner DB liefert Semantic gern False
Positives mit Score 0.30-0.45 fuer komplett unverwandte Begriffe
(z.B. "cessna" matched "Tageslog fuehren" mit 0.43). Wortlich ist
deterministisch und vermeidet das Rauschen.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

aria-brain/main.py

@@ -181,6 +181,23 @@ def memory_pinned():
     return [MemoryOut.from_point(p) for p in store().list_pinned()]
 
 
+@app.get("/memory/search-text", response_model=List[MemoryOut])
+def memory_search_text(
+    q: str,
+    k: int = 50,
+    type: Optional[str] = None,
+    include_pinned: bool = True,
+):
+    """Volltext-Substring-Suche (case-insensitive) ueber Title + Content +
+    Category + Tags. Findet exakte Begriffe — z.B. 'cessna' matched 'Cessna 172'.
+    Im Gegensatz zu /memory/search (semantic) keine 'klingt aehnlich'-Treffer."""
+    points = store().search_text(
+        q, k=k, type_filter=type,
+        exclude_pinned=not include_pinned,
+    )
+    return [MemoryOut.from_point(p) for p in points]
+
+
 @app.get("/memory/search", response_model=List[MemoryOut])
 def memory_search(
     q: str,

aria-brain/memory/vector_store.py

@@ -213,3 +213,56 @@ class VectorStore:
 
     def count(self) -> int:
         return self.client.count(collection_name=COLLECTION, exact=True).count
+
+    def search_text(
+        self,
+        query: str,
+        k: int = 20,
+        type_filter: Optional[str] = None,
+        exclude_pinned: bool = False,
+    ) -> List[MemoryPoint]:
+        """Volltext-Substring-Suche (case-insensitive) ueber Title +
+        Content + Category + Tags. Im Gegensatz zu search() ist das KEIN
+        Semantic-Match — nur exakte Wort-/Teilwort-Treffer.
+
+        Full-Scan ueber alle (gefilteren) Punkte. Bei der erwarteten
+        Groessenordnung (< 1000) unkritisch."""
+        q = (query or "").strip().lower()
+        if not q:
+            return []
+        must = []
+        must_not = []
+        if type_filter:
+            must.append(qm.FieldCondition(key="type", match=qm.MatchValue(value=type_filter)))
+        if exclude_pinned:
+            must_not.append(qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True)))
+        flt = qm.Filter(must=must or None, must_not=must_not or None) if (must or must_not) else None
+
+        matches: List[MemoryPoint] = []
+        offset = None
+        while True:
+            points, offset = self.client.scroll(
+                collection_name=COLLECTION,
+                scroll_filter=flt,
+                limit=200,
+                offset=offset,
+                with_payload=True,
+                with_vectors=False,
+            )
+            for p in points:
+                payload = p.payload or {}
+                tags = payload.get("tags")
+                tags_str = " ".join(tags) if isinstance(tags, list) else ""
+                haystack = " ".join([
+                    str(payload.get("title", "")),
+                    str(payload.get("content", "")),
+                    str(payload.get("category", "")),
+                    tags_str,
+                ]).lower()
+                if q in haystack:
+                    matches.append(MemoryPoint.from_qdrant(p))
+                    if len(matches) >= k:
+                        return matches
+            if not offset:
+                break
+        return matches