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fix(rag): T2.2 把"三路混合"做实 —— 中文全文/图谱两路从 0 贡献修活
基建拉起后实测发现"三路混合检索"对中文其实只有向量路在干活：
`hybrid: 向量=1 全文=0 图谱=0` —— 全文、图谱两路恒 0 贡献（典型"广而浅"）。两个真因：
1. Bleve 全文：默认标准分词器不切中文 → 整段当一个 token → 中文查询永远 0 命中。
修：text 字段用 cjk 分词器（bigram），kb/doc 用 keyword（保 TermQuery 精确过滤）。
2. 图谱检索：`$q CONTAINS a.name` 要求实体名是查询子串，而 LLM 把实体抽成"星云一号卫星"
（带后缀），查询说"星云一号"→ CONTAINS 失败 → 0 命中。
修：加查询字符 n-gram（2..8）双向子串匹配，`星云一号` 即可命中 `星云一号卫星`。
live 验证（同一查询）：修复前 `向量=1 全文=0 图谱=0` → 修复后 `向量=1 全文=1 图谱=9`，
三路全贡献。中文混合检索从 1/3 变真 3/3。
测试：Bleve 中文检索命中 + queryNgrams 子串/长度边界（CI 安全，无需基建）。
DEPTH_ROADMAP T2.2：三路做实✅；检索质量度量(离线评测集 recall@k/MRR)待补。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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