fix(maria): pragul de acoperire la 0,80 si temperatura 0 — doua raspunsuri inventate

Grupul "Maria Test", 2026-09-01, ambele mesaje au primit raspunsuri inventate:

- "am si eu o factura pe luna august cu eroare in spv la trimitere AUTO SULE"
  (cosinus 0,768) — mesajul nu spune CE eroare e; Maria a explicat cum se reface
  o factura stearsa si a trimis omul sa verifice drepturile pe CIF in SPV.
- captura cu `<Error errorMessage="CUI cumparator incorect"/>` (0,778) — eroarea
  nu exista in niciun document; Maria a inventat o procedura cu "ID de descarcare",
  Borderou eFactura si retrimitere manuala.

Cauza: `RANK_STRONG_COSINE=0,70` inseamna "cosinusul singur e destul", dar toate
chunk-urile eFactura seamana intre ele — la 0,7x cosinusul nu mai distinge "e in
documente" de "e despre eFactura". Aceeasi greseala ca la codurile Oracle
(ORA-06550 vs ORA-12541, b7d75f0), doar ca fara cod pe care sa te sprijini.

- RANK_STRONG_COSINE 0,70 -> 0,80: peste atat trec doar potrivirile aproape
  textuale, restul cad pe dovada lexicala (termenii rari ai intrebarii chiar in
  chunk-uri). Ambele mesaje escaladeaza acum la suport.
- LLM_TEMPERATURE=0 la apelul modelului. Fara el llama.cpp foloseste 0,8 —
  creativitate exact acolo unde vrem doar ce scrie in context.
- Cele doua cazuri reale sunt adaugate in ops/calibrate-rank.py: 25/25.

Teste: 99 pass.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY

proxmox/lxc171-claude-agent/maria-whatsapp-bridge/rag/config.py

@@ -39,6 +39,7 @@ DEFAULTS: dict[str, str] = {
     "EMBED_MODEL": "nomic-embed-text",
     "TOP_K": "3",
     "MAX_TOKENS": "250",
+    "LLM_TEMPERATURE": "0",
     "POLL_INTERVAL_S": "2",
     "TEST_MODE_SELF_CHAT_ONLY": "true",
     # Grupuri in care Maria are voie sa raspunda (JID-uri separate prin virgula).
@@ -56,7 +57,7 @@ DEFAULTS: dict[str, str] = {
     "OCR_TIMEOUT_S": "60",
     # Ordonarea chunk-urilor si pragul de la care se considera ca raspunsul chiar
     # e in documente (vezi rag/rank.py pentru masuratoarea din spatele valorilor).
-    "RANK_STRONG_COSINE": "0.70",
+    "RANK_STRONG_COSINE": "0.80",
     "RANK_WEAK_COSINE": "0.58",
     "RANK_RECALL_N": "12",
     "RANK_MIN_RARE_RATIO": "0.5",