feat(sprint1): показ эмбеддингов чанков на странице отладки

Расширяем просмотр документа, чтобы оператор видел не только текстовые
чанки, но и как они лежат в ChromaDB в виде векторов — по паттерну из
work-pcs-dr-cdss.

Backend:
- services/vectorstore.get_document_chunks теперь запрашивает
  include=["embeddings"] и отдаёт вектор как list[float]. Chroma
  возвращает numpy-массивы, поэтому проверка наличия embeddings
  сделана через len(), без or-шортката.
- models.ChunkDetail: поля embedding: list[float] + embedding_dim: int.
- routers/documents прокидывает вектор и размерность в ответ.

Frontend (static/index.html):
- В карточку чанка добавлен блок .chunk-card-actions с кнопкой
  «вектор (N dim)»; раскрывается в .embedding-box с полным списком
  координат (округление до 6 знаков, моноширинный шрифт, скролл).
- Функция toggleChunkText переписана через .closest + querySelector,
  чтобы не ломаться от новой обёртки кнопок.
- Добавлена toggleEmb(embId).

Проверено на загруженных документах — возвращается по 1024 координаты
(E5-large), совпадает с ожиданиями embedding-модели.

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

models/responses.py

@@ -38,6 +38,8 @@ class ChunkDetail(BaseModel):
     page_number: int = 0
     text: str = ""
     char_length: int = 0
+    embedding: list[float] = Field(default_factory=list)
+    embedding_dim: int = 0
 
 
 class DocumentChunksResponse(BaseModel):