feat: embedding 配置搬上控制面 — 数据源页可视化配置 + 热更新

embedding 从 env 改为控制面驱动(持久化+可视化)，复用 chat 模型同套范式：
配置控制面泛化为按 kind(chat/embedding)，加 embedding kind。

- shared: 配置 subjects 泛化 sundynix.config.<kind>.get/.updated；bus 方法改 kind 参数
  (RequestConfig/ServeConfig/PublishConfigUpdated/SubscribeConfigUpdated)
- gateway: sundynix_model 加 kind 列(每 kind 唯一激活)+旧行回填 chat；admin 按 kind
  增删改/激活/列表，测试连接 embedding 走 POST /embeddings；main 按 kind ServeConfig；
  变更广播各 kind
- dispatcher: 取 chat 配置(kind 化)
- mcp-go: rag.Engine.SetEmbedding 热更新(RWMutex)；main 取/订阅 embedding 控制面配置
  (覆盖 env)
- admin 控制台: api 按 kind；抽出复用 ModelManager；ModelsPage(chat)+新 DatasourcesPage
  (embedding + 向量/图库占位)；routes 数据源页就绪
- 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS + 控制台 npm build✓；live 全跑通——chat(DeepSeek 回填
  kind 仍工作)；mcp-go 不带 EMBED env 启动→控制台配 embedding(百炼)→测试连接✓→激活
  →NATS 热更新 mcp-go→入库+语义检索'存向量的数据库'→Milvus；浏览器数据源页拉到激活配置

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

sundynix-mcp-go/internal/rag/rag.go

@@ -7,22 +7,41 @@ import (
 	"errors"
 	"log"
 	"strings"
+	"sync"
 )
 
-// Engine 聚合 embedding 与 Milvus，对外提供入库/检索。
+// Engine 聚合 embedding 与 Milvus，对外提供入库/检索。embedding 可热更新（控制面下发）。
 type Engine struct {
+	mu  sync.RWMutex
 	emb *embedClient
 	mv  *milvusStore
 }
 
+// SetEmbedding 热更新 embedding 配置（控制面变更时调用）。空配置=关闭向量检索。
+func (e *Engine) SetEmbedding(base, key, model string) {
+	e.mu.Lock()
+	defer e.mu.Unlock()
+	if base == "" || model == "" {
+		e.emb = nil
+		return
+	}
+	e.emb = newEmbedClient(base, key, model)
+	log.Printf("[rag] embedding 配置: %s model=%s", base, model)
+}
+
+func (e *Engine) embed() *embedClient {
+	e.mu.RLock()
+	defer e.mu.RUnlock()
+	return e.emb
+}
+
 // Open 建立 RAG 引擎。embedding 未配 / Milvus 连不上 → 降级（检索返回空，不阻断工具服务）。
 func Open(ctx context.Context, milvusAddr, embBase, embKey, embModel string) *Engine {
 	e := &Engine{}
 	if embBase != "" && embModel != "" {
-		e.emb = newEmbedClient(embBase, embKey, embModel)
-		log.Printf("[rag] embedding: %s model=%s", embBase, embModel)
+		e.SetEmbedding(embBase, embKey, embModel) // env 初值（控制面会覆盖）
 	} else {
-		log.Println("[rag] embedding 未配置，向量检索降级")
+		log.Println("[rag] embedding 未配置（待控制面下发），向量检索暂降级")
 	}
 	if milvusAddr != "" {
 		mv, err := openMilvus(ctx, milvusAddr)
@@ -37,7 +56,7 @@ func Open(ctx context.Context, milvusAddr, embBase, embKey, embModel string) *En
 }
 
 // Ready 报告 RAG 是否可用（embedding + Milvus 均就绪）。
-func (e *Engine) Ready() bool { return e.emb.ready() && e.mv != nil }
+func (e *Engine) Ready() bool { return e.embed().ready() && e.mv != nil }
 
 // Ingest 把一段文本切块 → 向量化 → 写入 Milvus，返回块数。
 func (e *Engine) Ingest(ctx context.Context, kb, text string) (int, error) {
@@ -48,7 +67,7 @@ func (e *Engine) Ingest(ctx context.Context, kb, text string) (int, error) {
 	if len(chunks) == 0 {
 		return 0, nil
 	}
-	vecs, err := e.emb.Embed(ctx, chunks)
+	vecs, err := e.embed().Embed(ctx, chunks)
 	if err != nil {
 		return 0, err
 	}
@@ -66,7 +85,7 @@ func (e *Engine) Search(ctx context.Context, kb, query string, topK int) ([]Hit,
 	if topK <= 0 {
 		topK = 5
 	}
-	vecs, err := e.emb.Embed(ctx, []string{query})
+	vecs, err := e.embed().Embed(ctx, []string{query})
 	if err != nil || len(vecs) == 0 {
 		return nil, err
 	}