feat: Investor Agent — FAQ als LLM-Kontext statt Direkt-Streaming

Architektur-Umbau: FAQ-Antworten werden NICHT mehr direkt gestreamt.
Stattdessen werden die Top-3 relevanten FAQ-Einträge als Kontext
ans LLM übergeben. Das LLM interpretiert die Frage, kombiniert
mehrere FAQs bei komplexen Fragen und antwortet natürlich.

Vorher: Frage → Keyword-Match → FAQ direkt streamen (LLM umgangen)
Nachher: Frage → Top-3 FAQ-Matches → LLM-Prompt als Kontext → LLM antwortet

Neue Funktionen:
- matchFAQMultiple(): Top-N Matches statt nur bester
- buildFAQContext(): Baut Kontext-String für LLM-Injection
- faqContext statt faqAnswer im Request-Body
- System-Prompt Anweisung: "Kombiniere bei Bedarf, natürlicher Fließtext"

Behebt: Komplexe Fragen mit 2+ Themen werden jetzt korrekt beantwortet

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

pitch-deck/app/api/chat/route.ts

@@ -157,42 +157,12 @@ ${JSON.stringify(features.rows, null, 2)}
 export async function POST(request: NextRequest) {
   try {
     const body = await request.json()
-    const { message, history = [], lang = 'de', slideContext, faqAnswer } = body
+    const { message, history = [], lang = 'de', slideContext, faqContext } = body
 
     if (!message || typeof message !== 'string') {
       return NextResponse.json({ error: 'Message is required' }, { status: 400 })
     }
 
-    // FAQ shortcut: if client sends a pre-cached FAQ answer, stream it directly (no LLM call)
-    if (faqAnswer && typeof faqAnswer === 'string') {
-      const encoder = new TextEncoder()
-      const stream = new ReadableStream({
-        start(controller) {
-          // Stream the FAQ answer in chunks for consistent UX
-          const words = faqAnswer.split(' ')
-          let i = 0
-          const interval = setInterval(() => {
-            if (i < words.length) {
-              const chunk = (i === 0 ? '' : ' ') + words[i]
-              controller.enqueue(encoder.encode(chunk))
-              i++
-            } else {
-              clearInterval(interval)
-              controller.close()
-            }
-          }, 30)
-        },
-      })
-
-      return new NextResponse(stream, {
-        headers: {
-          'Content-Type': 'text/plain; charset=utf-8',
-          'Cache-Control': 'no-cache',
-          'Connection': 'keep-alive',
-        },
-      })
-    }
-
     const pitchContext = await loadPitchContext()
 
     let systemContent = SYSTEM_PROMPT
@@ -200,6 +170,11 @@ export async function POST(request: NextRequest) {
       systemContent += '\n' + pitchContext
     }
 
+    // FAQ context: relevant pre-researched answers as basis for the LLM
+    if (faqContext && typeof faqContext === 'string') {
+      systemContent += '\n' + faqContext
+    }
+
     // Slide context for contextual awareness
     if (slideContext) {
       const visited: number[] = slideContext.visitedSlides || []