step-8: add ingest.py, align README

- ingest.py: embed chunks via Ollama nomic-embed-text, index in
  ChromaDB (cosine space); --stem / --force / batch-100 / ETA display
- README: fix step-8 input path (step-5 → step-6), script path
  (scripts/ → step-8/), add --force explanation and real timings

README.md

@@ -506,17 +506,29 @@ Ollama è sempre disponibile sul sistema.
 ### Step 8 — Vettorizzazione
 
 **Tipo:** automatico (lento)  
-**Input:** `step-5/<stem>/chunks.json`  
+**Input:** `step-6/<stem>/chunks.json`  
 **Output:** `chroma_db/` popolato  
-**Script:** `scripts/ingest.py`
+**Script:** `step-8/ingest.py`
 
 ```bash
-python scripts/ingest.py step-5/documento/chunks.json
+source .venv/bin/activate
+python step-8/ingest.py --stem <nome>
 ```
 
 Trasforma ogni chunk in un vettore numerico e lo salva in ChromaDB.
-È il processo più lento — su CPU circa 1-3 secondi per chunk.
-Per 300 chunk aspetta 5-15 minuti.
+È il processo più lento — su CPU circa 1 secondo per chunk.
+Per 900 chunk aspetta circa 15 minuti.
+
+**Argomenti:**
+
+| Argomento | Descrizione |
+|---|---|
+| `--stem <nome>` | Processa un singolo documento. Senza questo argomento processa tutti gli stem trovati in `step-6/` |
+| `--force` | Cancella e ricrea la collection se esiste già. Senza `--force`, se la collection è presente lo step viene saltato |
+
+**Quando usare `--force`:**
+Se hai modificato i chunk (es. hai rieseguito step-6 dopo correzioni), la collection in ChromaDB
+contiene ancora i vecchi vettori. `--force` la cancella e la ricrea da zero con i chunk aggiornati.
 
 **Cosa succede per ogni chunk:**
 
@@ -528,7 +540,7 @@ vettore di 768 numeri
 [0.23, -0.41, 0.87, 0.12, ...]
     │
     ▼  ChromaDB
-salva: testo + vettore + metadati
+salva: testo + vettore + metadati (sezione, titolo, sub_index)
 ```
 
 **Perché 768 numeri:**
@@ -541,14 +553,16 @@ Questo è ciò che permette il retrieval semantico.
 
 ```
 ✅ Ollama OK — nomic-embed-text disponibile
-📦 301 chunk da ingestire
 
-  [  1/301] ✓ sezione_1__sotto_1__s0    ETA: 290s
-  [  2/301] ✓ sezione_1__sotto_2__s0    ETA: 287s
+📦 872 chunk da ingestire
+
+  [  1/872] ✓ sezione_1__sotto_1__s0                ETA: 870s
+  [  2/872] ✓ sezione_1__sotto_2__s0                ETA: 867s
   ...
-  [301/301] ✓ sezione_9__sotto_42__s0   ETA: 0s
+  [872/872] ✓ sezione_9__sotto_42__s0               ETA: 0s
 
-✅ Ingestione completata in 312s — 301/301 chunk salvati
+✅ Ingestione completata in 718s — 872/872 chunk salvati
+   Collection 'nietzsche' in chroma_db/
 ```
 
 `chroma_db/` contiene ora tutti i vettori su disco.