Add web search knowledge base, message tagging, and word-memory tip topics

Introduces websearch.py (Tavily) + knowledge.py to ground chat responses
in search results, tagging.py to tag user and assistant messages via LLM
and pick related topics for the Discord useless-tips job, and
word_memory.py to track recent conversation nouns (surfaced in the new
WordPool.vue sidebar) used to pick tip topics close to a related tag.

backend/app/core/config.py

@@ -9,6 +9,14 @@ MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD: int = int(os.getenv("MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD", "2
 CORS_ORIGINS: list[str] = os.getenv("CORS_ORIGINS", "http://localhost:5173").split(",")
 DEBUG: bool = os.getenv("DEBUG", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
 
+# メッセージへの自動タグ付けに使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
+TAGGING_MODEL: str | None = os.getenv("TAGGING_MODEL")
+
+# Tavily Web検索
+TAVILY_API_KEY: str | None = os.getenv("TAVILY_API_KEY")
+# 蓄積した知識をシステムプロンプトに注入する際の最大件数
+KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT: int = int(os.getenv("KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT", "15"))
+
 # Amazon Bedrock
 # 以下はすべて LiteLLM(boto3) が os.environ から直接読み取るため、.env に書くだけで自動的に有効になる。
 # IAM経由（推奨）: AWS_ACCESS_KEY_ID / AWS_SECRET_ACCESS_KEY を設定する。