feat: 实现 BM25 稀疏 + 稠密向量混合检索功能

docker/backend/Dockerfile

@@ -55,6 +55,7 @@ ENV ENABLE_GRAPH_TRACE=false
 # =============================================================================
 ENV SPARSE_MODEL_PATH=/app/models/sparse
 ENV SPARSE_MODEL_NAME=Qdrant/bm25
+ENV FASTEMBED_CACHE_PATH=/app/fastembed_cache
 
 # =============================================================================
 # 日志配置（生产环境默认值）
@@ -88,6 +89,11 @@ COPY download_sparse_model.py .
 RUN python download_sparse_model.py --cache-dir /app/models/sparse --model-name Qdrant/bm25 && \
     rm -f download_sparse_model.py
 
+# =============================================================================
+# 复制预下载的BM25模型缓存（FastEmbed）
+# =============================================================================
+COPY models/fastembed_cache /app/fastembed_cache
+
 # =============================================================================
 # 复制项目代码
 # =============================================================================

docker/docker-compose.yml

@@ -11,6 +11,7 @@ services:
       - ZHIPUAI_API_KEY=${ZHIPUAI_API_KEY:?请配置 ZHIPUAI_API_KEY（本地：.env 文件 | CI/CD：Secrets）}   # ⭐ 敏感密钥配置
       - DEEPSEEK_API_KEY=${DEEPSEEK_API_KEY:?请配置 DEEPSEEK_API_KEY（本地：.env 文件 | CI/CD：Secrets）}  # ⭐ 敏感密钥配置
       - LLAMACPP_API_KEY=${LLAMACPP_API_KEY:?请配置 LLAMACPP_API_KEY（本地：.env 文件 | CI/CD：Secrets）}  # ⭐ 敏感密钥配置
+      - SILICONFLOW_API_KEY=${SILICONFLOW_API_KEY:-}  # 硅基流动API密钥（可选，本地服务故障时降级使用）
 
       # =========================================================================
       # PostgreSQL 数据库配置
@@ -63,6 +64,7 @@ services:
       # =========================================================================
       - BACKEND_PORT=8079
       - MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=${MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL:-10}
+      - FASTEMBED_CACHE_PATH=${FASTEMBED_CACHE_PATH:-/app/fastembed_cache}
 
       # =========================================================================
       # 前端通信地址（Docker 内部网络）