feat(config): 添加Spring AI配置与完善数据库设计

- 新增SpringAiConfig类，配置ChatClient和PgVectorStore向量存储
- 配置PgVectorStore向量维度为1024，使用余弦距离，禁用自动初始化
- 创建基于pgvector扩展的向量存储表vector_store，支持丰富文档元数据和分块信息
- 设计部门、用户、角色及权限管理相关表，支持多维度角色授权管理
- 完善项目管理核心表，包含项目、成员、里程碑和任务详细设计
- 建立工单、工单流转记录表及风险管理表，实现项目工作的风险分派和追踪
- 添加日报数据录入表，支持项目日报的结构化存储与索引优化
- 所有表均设置了合理索引，优化查询性能，添加详细注释方便后续维护
- 设置数据库时区为Asia/Shanghai，统一时间管理标准

src/main/java/cn/yinlihupo/common/config/SpringAiConfig.java

@@ -39,7 +39,7 @@ public class SpringAiConfig {
     @Primary
     public VectorStore vectorStore(JdbcTemplate jdbcTemplate, EmbeddingModel embeddingModel) {
         return PgVectorStore.builder(jdbcTemplate, embeddingModel)
-                .dimensions(1536)  // 向量维度，与配置一致
+                .dimensions(1024)  // 向量维度，阿里云text-embedding-v4生成1024维向量
                 .distanceType(PgVectorStore.PgDistanceType.COSINE_DISTANCE)
                 .initializeSchema(false)  // 禁用自动初始化，使用SQL文件中已创建的表
                 .build();