feat(ai): 新增AI对话与知识库功能模块

- 集成Fastjson2依赖优化JSON处理性能
- 配置专用文档处理异步线程池，提升任务并发处理能力
- 实现基于Spring AI的PgVectorStore向量存储配置
- 新增AI对话控制器，支持SSE流式对话及会话管理接口
- 新增AI知识库控制器，支持文件上传、文档管理及重新索引功能
- 定义AI对话和知识库相关的数据传输对象DTO与视图对象VO
- 建立AI对话消息和文档向量的数据库实体与MyBatis Mapper
- 实现AI对话服务接口及其具体业务逻辑，包括会话管理和RAG检索
- 完善安全校验和错误处理，确保接口调用的用户权限和参数有效性
- 提供对话消息流式响应机制，支持实时传输用户互动内容和引用文档信息

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

@@ -1,11 +1,17 @@
 package cn.yinlihupo.common.config;
 
 import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
+import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingModel;
+import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
+import org.springframework.ai.vectorstore.pgvector.PgVectorStore;
 import org.springframework.context.annotation.Bean;
 import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.context.annotation.Primary;
+import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
 
 /**
  * Spring AI 配置类
+ * 配置ChatClient和向量存储
  */
 @Configuration
 public class SpringAiConfig {
@@ -20,4 +26,22 @@ public class SpringAiConfig {
     public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {
         return builder.build();
     }
+
+    /**
+     * 配置PgVectorStore向量存储
+     * 使用@Primary标记，覆盖Spring AI的自动配置
+     *
+     * @param jdbcTemplate    JDBC模板
+     * @param embeddingModel  嵌入模型
+     * @return VectorStore
+     */
+    @Bean
+    @Primary
+    public VectorStore vectorStore(JdbcTemplate jdbcTemplate, EmbeddingModel embeddingModel) {
+        return PgVectorStore.builder(jdbcTemplate, embeddingModel)
+                .dimensions(1536)  // 向量维度，与配置一致
+                .distanceType(PgVectorStore.PgDistanceType.COSINE_DISTANCE)
+                .initializeSchema(true)  // 自动初始化schema
+                .build();
+    }
 }