feat(rag): 混合检索融合 — Milvus 向量 + Bleve 全文 + RRF + DashScope rerank

检索从向量单路升级为混合：向量(Milvus) + 全文(Bleve BM25) → RRF 融合 →
可选 rerank(DashScope gte-rerank)。

- rag/bleve.go: Bleve 全文索引(内存,随 ingest 写入;kb 过滤)；ingest 同步写 Milvus+Bleve
- rag/fuse.go: RRF(Reciprocal Rank Fusion, k=60, 按文本去重)融合多路排序
- rag/rerank.go: DashScope gte-rerank 客户端(可选,env 配置,失败降级 RRF)
- rag/rag.go: Search 改混合(向量+全文→RRF→可选rerank→topK)；main 读 RERANK_* env
- 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS; live——入库写双索引；查'NATS'→全文精确命中#1+向量
  →RRF NATS 排首(向量=4 全文=1)；接 DashScope gte-rerank(百炼 key 有权限)→relevance
  score 0.19 真重排；retriever 节点端到端→DeepSeek 答 Milvus
- 边界: Neo4j 图路(GraphRAG,需实体抽取)推迟；Bleve 内存索引重启重建；rerank 走 env
  (TODO 同 embedding 搬控制面 kind=rerank)

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

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

@@ -10,11 +10,14 @@ import (
 	"sync"
 )
 
-// Engine 聚合 embedding 与 Milvus，对外提供入库/检索。embedding 可热更新（控制面下发）。
+// Engine 聚合 embedding + Milvus(向量) + Bleve(全文) + RRF 融合 + 可选 rerank。
+// embedding 可热更新（控制面下发）。
 type Engine struct {
-	mu  sync.RWMutex
-	emb *embedClient
-	mv  *milvusStore
+	mu     sync.RWMutex
+	emb    *embedClient
+	mv     *milvusStore
+	bleve  *bleveStore
+	rerank *rerankClient
 }
 
 // SetEmbedding 热更新 embedding 配置（控制面变更时调用）。空配置=关闭向量检索。
@@ -36,8 +39,12 @@ func (e *Engine) embed() *embedClient {
 }
 
 // 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{}
+// rerank* 为空则不启用重排（融合结果直接返回）。
+func Open(ctx context.Context, milvusAddr, embBase, embKey, embModel, rerankBase, rerankKey, rerankModel string) *Engine {
+	e := &Engine{bleve: openBleve(), rerank: newRerankClient(rerankBase, rerankKey, rerankModel)}
+	if e.rerank.ready() {
+		log.Printf("[rag] rerank: %s model=%s", rerankBase, rerankModel)
+	}
 	if embBase != "" && embModel != "" {
 		e.SetEmbedding(embBase, embKey, embModel) // env 初值（控制面会覆盖）
 	} else {
@@ -74,10 +81,11 @@ func (e *Engine) Ingest(ctx context.Context, kb, text string) (int, error) {
 	if err := e.mv.insert(ctx, kb, chunks, vecs); err != nil {
 		return 0, err
 	}
+	_ = e.bleve.index(kb, chunks) // 同步写全文索引（失败不阻断向量入库）
 	return len(chunks), nil
 }
 
-// Search 向量化查询 → Milvus topK 检索。降级时返回空。
+// Search 混合检索：Milvus(向量) + Bleve(全文) → RRF 融合 → 可选 rerank → topK。降级时返回空。
 func (e *Engine) Search(ctx context.Context, kb, query string, topK int) ([]Hit, error) {
 	if !e.Ready() {
 		return nil, nil
@@ -85,11 +93,32 @@ func (e *Engine) Search(ctx context.Context, kb, query string, topK int) ([]Hit,
 	if topK <= 0 {
 		topK = 5
 	}
+	fanout := topK * 3
+
+	// 向量路
 	vecs, err := e.embed().Embed(ctx, []string{query})
 	if err != nil || len(vecs) == 0 {
 		return nil, err
 	}
-	return e.mv.search(ctx, kb, vecs[0], topK)
+	vecHits, _ := e.mv.search(ctx, kb, vecs[0], fanout)
+	// 全文路
+	ftHits := e.bleve.search(kb, query, fanout)
+	// RRF 融合（按文本去重）
+	cand := rrf([][]Hit{vecHits, ftHits}, fanout)
+	log.Printf("[rag] hybrid: 向量=%d 全文=%d → 融合=%d", len(vecHits), len(ftHits), len(cand))
+
+	// 可选 rerank：对融合候选重排取 topK
+	if e.rerank.ready() && len(cand) > 1 {
+		if rr, rerr := e.rerank.rerank(ctx, query, cand, topK); rerr == nil {
+			return rr, nil
+		} else {
+			log.Printf("[rag] rerank 降级（用 RRF 结果）: %v", rerr)
+		}
+	}
+	if len(cand) > topK {
+		cand = cand[:topK]
+	}
+	return cand, nil
 }
 
 func (e *Engine) Close() {