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,