feat(vector): server-side kinds filter for search_similar (legacy fallback) + graceful solved-search degrade

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

harness/tht/cli/memory_cmd.py

@@ -516,12 +516,26 @@ def solved_search_cmd(
 
     from tht.cli.vector_cmd import make_embedder, open_searcher
     from tht.solved import SOLVED_KIND
+    from tht.vectorstore.embeddings import EmbeddingsError
+    from tht.vectorstore.rest_client import VectorRestError
 
     cfg = _load_config_or_exit(config)
     require_vector_cfg(cfg)
-    searcher = open_searcher(cfg)
-    embedder = make_embedder(cfg.embeddings)
-    hits = searcher.search(embedder.embed_query(question), top_n=top, kinds=[SOLVED_KIND])
+    # Degrado gentile: SKILL.md prescrive solved-search in F4/F6/F7 di ogni sessione,
+    # quindi vectordb/Ollama irraggiungibili non devono produrre un traceback grezzo
+    # nel transcript: avviso di una riga su stderr, stdout puro ([] in --json), exit 0.
+    try:
+        searcher = open_searcher(cfg)
+        embedder = make_embedder(cfg.embeddings)
+        hits = searcher.search(embedder.embed_query(question), top_n=top, kinds=[SOLVED_KIND])
+    except (VectorRestError, EmbeddingsError, OperationalError) as e:
+        typer.secho(
+            f"ATTENZIONE: exemplar non disponibili ({e}). Prosegui senza.",
+            fg=typer.colors.YELLOW, err=True,
+        )
+        if json_out:
+            typer.echo("[]")
+        return
     results = [
         {
             "session_id": h.metadata.get("session_id", h.ref),

harness/tht/vectorstore/reader.py

@@ -45,10 +45,11 @@ class RestSearcher:
     ) -> list[VectorHit]:
         hits: list[VectorHit] = []
         for table in tables_for_kinds(kinds):
-            for row in self.client.search_similar(table, query_vec, top_n):
+            for row in self.client.search_similar(table, query_vec, top_n, kinds=kinds):
                 hits.append(hit_from_metadata(row.get("similarity", 0.0), row.get("metadata")))
-        # schema_records contiene sia schema_table sia schema_column: la RPC non filtra
-        # per kind, quindi lo facciamo lato client per parita' col path diretto (#25).
+        # Il filtro per kind avviene server-side (RPC con `kinds`); il post-filter resta
+        # come difesa per il fallback legacy (server pre-migrazione: 404 -> query senza
+        # filtro) e per parita' col path diretto (#25).
         if kinds:
             allowed = set(kinds)
             hits = [h for h in hits if h.kind in allowed]

harness/tht/vectorstore/rest_client.py

@@ -58,18 +58,28 @@ class VectorRestClient:
         return resp.json()
 
     def search_similar(
-        self, table_name: str, query_embedding: list[float], limit_count: int
+        self, table_name: str, query_embedding: list[float], limit_count: int,
+        kinds: list[str] | None = None,
     ) -> list[dict]:
         """Ricerca per similarità coseno su `vectors.<table_name>`: ritorna le righe
-        `{id, similarity, metadata}` ordinate per similarity decrescente."""
-        return self._call(
-            "search_similar",
-            {
-                "query_embedding": query_embedding,
-                "limit_count": limit_count,
-                "table_name": table_name,
-            },
-        ) or []
+        `{id, similarity, metadata}` ordinate per similarity decrescente. Con `kinds`
+        il filtro avviene server-side nel WHERE della RPC (evita la diluizione del
+        top-k quando piu' kind condividono la tabella, es. memory/solved_question).
+        Su un server legacy senza il parametro (PostgREST 404) ritenta senza filtro:
+        resta il post-filter client-side di RestSearcher."""
+        args = {
+            "query_embedding": query_embedding,
+            "limit_count": limit_count,
+            "table_name": table_name,
+        }
+        if kinds is not None:
+            try:
+                return self._call("search_similar", {**args, "kinds": kinds}) or []
+            except VectorRestError as e:
+                if "HTTP 404" not in str(e):
+                    raise
+                # funzione a 3 argomenti (pre-migrazione kinds): fallback senza filtro
+        return self._call("search_similar", args) or []
 
     def list_tables(self) -> list[dict]:
         """Tabelle vettoriali disponibili: `{table_name, vector_dimensions, …}`."""