refactor: elimina step-7 e step-9, consolida script alla root

- step-9/: config.py, rag.py, retrieve.py → root;
  test_ollama.py → ollama/
- step-7/: eliminata, già coperta da ollama/
- sys.path aggiornati in rag.py, retrieve.py, ingest.py,
  check_env.py (step-7 e ollama)
- Riferimenti step-9/config.py → config.py in tutti i file

step-8/ingest.py

@@ -5,9 +5,9 @@ Step 8 — Vettorizzazione
 Legge i chunk prodotti da step-6, genera gli embedding tramite Ollama
 e li indicizza in ChromaDB (persistente).
 
-Il modello di embedding viene letto da step-9/config.py (EMBED_MODEL).
+Il modello di embedding viene letto da config.py (EMBED_MODEL).
 Puoi sovrascriverlo con --model, ma deve corrispondere al modello che
-userai in step-9 — altrimenti riesegui con --force dopo aver cambiato.
+userai in rag.py — altrimenti riesegui con --force dopo aver cambiato.
 
 Input:  step-6/<stem>/chunks.json
 Output: chroma_db/<stem> (collection ChromaDB)
@@ -36,9 +36,7 @@ project_root = Path(__file__).parent.parent
 CHUNKS_DIR = project_root / "step-6"
 CHROMA_DIR = project_root / "chroma_db"
 
-# Legge EMBED_MODEL e OLLAMA_URL da step-9/config.py (fonte di verità).
-# Per spostare config.py alla root: cambia solo la riga qui sotto.
-sys.path.insert(0, str(project_root / "step-9"))
+sys.path.insert(0, str(project_root))
 from config import EMBED_MODEL, OLLAMA_URL  # noqa: E402
 
 EMBED_ENDPOINT = f"{OLLAMA_URL}/api/embeddings"
@@ -205,7 +203,7 @@ def main() -> int:
     parser.add_argument("--force", action="store_true",
                         help="Sovrascrive la collection se già esistente")
     parser.add_argument("--model", default=EMBED_MODEL,
-                        help=f"Modello embedding Ollama (default da step-9/config.py: {EMBED_MODEL})")
+                        help=f"Modello embedding Ollama (default da config.py: {EMBED_MODEL})")
     args = parser.parse_args()
 
     print("─── Step 8 — Vettorizzazione ─────────────────────────────────────────\n")