feat(knowledge): 完整实现知识库初始化 - 包含 Milvus 向量索引
## 核心改动
在上一版本基础上，补充完整的 Milvus (L1) 向量索引功能。
### 新增依赖注入
```java
@Autowired
private DocumentChunkService documentChunkService;
@Autowired
private VectorIndexService vectorIndexService;
@Autowired
private VectorEmbeddingService vectorEmbeddingService;
```
### 完整的数据流
```
knowledge_base/*.md
↓ 1. 扫描 & 解析 frontmatter
↓ 2. 保存到 MySQL (api_document)
↓ 3. 提取正文 & 文档分块
↓ 4. 生成向量并索引到 Milvus
↓ 5. 加入 L0 内存索引
完成 (L0 + L1 双层索引)
```
### 关键代码
```java
// 1. 提取正文（去除 frontmatter）
String body = extractBody(content);
// 2. 文档分块
List<DocumentChunk> chunks = documentChunkService.chunkDocument(body, relativePath);
// 3. 上传到 Milvus
vectorIndexService.indexDocumentChunks(document.getDocId(), chunks, category);
// 4. 更新状态
document.setStatus("INDEXED");
document.setChunkCount(chunks.size());
```
### 错误处理
- Milvus 索引失败时：
- 更新文档状态为 FAILED
- 记录错误信息到 error_message 字段
- 继续处理下一个文档（不中断整个流程）
### 响应示例
```json
{
"success": true,
"scanned": 6,
"inserted": 6,
"failed": 0,
"details": {
"api/payment-errors.md": "导入成功（L0+L1）"
}
}
```
### 数据库字段
新增：
- `chunk_count`：分块数量
- `error_message`：错误信息（失败时）
## 验证步骤
```bash
# 1. 启动应用（确保 Milvus 已运行）
mvn spring-boot:run
# 2. 初始化知识库
curl -X POST http://localhost:9900/api/knowledge/init
# 3. 验证结果
# - MySQL: 检查 api_document 表
# - Milvus: 检查 knowledge_base_collection
# - L0: 日志显示"知识库索引加载完成，共 6 个文档"
# 4. 测试 L1 语义检索
# lookup_knowledge("支付为什么会失败")
# 应该返回 semantic_L1 结果
```
## 文档更新
- 更新使用文档，删除"暂未实现 L1"的说明
- 添加 Milvus 数据结构说明
- 添加 Milvus 相关错误处理
zhuyongxin
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