v1.0.4 — 向量检索提速（sqlite-vec 轻量 ANN）

v1.0.4 — 向量大规模检索提速：sqlite-vec 轻量 ANN

• 混合检索策略：vector_memory.py 升级为"small 精确 / large ANN"双路径
  • 规模 < ANN_MIN_COUNT（默认 2000）→ 全表精确余弦（正确性优先）
  • 规模 ≥ 阈值且 sqlite-vec 可用 → vec0 最近邻预筛（k=limit*3+5）+ 完整 embedding 精确重排（既提速又保准）
  • sqlite-vec 未安装 → 自动回退纯精确，完全向后兼容
• 可选依赖：新增 wanyimem[ann]（sqlite-vec>=0.1.6），并入 wanyimem[all]
• 正确性保障：memory_embeddings 仍是权威真值表；vec0 只是影子索引，换模型/维度变化自动重建
• 测试：新增 tests/test_vector_ann.py（3 用例，无需模型/网络），既有 13 个冒烟用例全通过（16 passed）

回应社区对"向量全表载入内存暴力检索"的顾虑：默认小规模精确、大规模 ANN 预筛+精确重排，兼顾召回质量与扩展性。

安装：pip install "wanyimem[all]"