feat: RAG混合检索系统完整实现 + 启动脚本修复

- 实现了稠密+稀疏混合检索，使用 Qdrant 原生 RRF 融合
- 修复了 retriever.py 的 BaseRetriever 继承和稀疏向量包装问题
- 修复了 pipeline.py 的 Optional 导入问题
- 添加了稀疏 embedder 的缓存配置
- 简化了 vector_store.py，移除不必要的逻辑
- 修复了 start.sh 的 PROJECT_DIR 硬编码和端口配置问题
- 完善了 RAG 检索的测试文件

rag_indexer/index_builder.py

@@ -121,7 +121,7 @@ class IndexBuilder:
         # 初始化向量存储（自动支持稠密+稀疏混合检索）
         self.vector_store = QdrantVectorStore(
             collection_name=config.collection_name,
-            embedding=self.embeddings if self._embedder is None else None
+            embeddings=self.embeddings if self._embedder is None else None
         )
         logger.info("✅ 混合检索向量存储初始化成功（稠密+BM25稀疏）")
 
@@ -178,7 +178,7 @@ class IndexBuilder:
             child_splitter=self.child_splitter,
             docstore=self.docstore,
             search_k=cfg.search_k,
-            embeddings=self.embeddings if self.embedder is None else None,
+            embeddings=self.embeddings if self._embedder is None else None,
         )
         logger.info("ParentDocumentRetriever 初始化完成")