fix: 缓存系统全面加固 — 版本失效 + 死代码清理 + 防御性改进

基于缓存审查报告 + Claude Code 交叉审查的反馈：

P0+ 语义缓存版本失效:
- sync.py: 文档变更后清空语义缓存，防止返回过时的 images/sources
- document_routes.py: 删除文档时同步清理缓存
- kb_routes.py: 删除向量库时同步清理缓存

P1.5 cache_type 包含式校验:
- intent_analyzer.py: != "rag_answer" 改为 == "intent_analysis"

P2+ Rerank Cache 版本失效:
- cache.py: increment_kb_version 时同时清空 rerank_cache

P1+P6 死代码清理:
- agentic.py: 移除未使用的 SemanticCache 实例和相关导入
- agentic_base.py: 移除未使用的语义缓存配置导入
- cache.py: 移除 _compute_doc_hash 和未使用的 doc_ids 参数
- engine.py: 移除 set_query_result 调用中的 doc_ids 参数

P7 缓存质量门槛:
- config.py: CACHE_MIN_SCORE 从 0.0 改为 0.3

core/agentic.py

@@ -31,17 +31,11 @@ from core.llm_utils import call_llm, quick_yes_no, parse_json_from_response
 from .agentic_base import (
     API_KEY, BASE_URL, MODEL,
     HAS_SERPER,
-    HAS_BUDGET, SEMANTIC_CACHE_ENABLED,
+    HAS_BUDGET,
     MAX_CONTEXT_TOKENS, MAX_CONTEXT_COUNT, RERANK_THRESHOLD,
     SOURCE_KB, SOURCE_WEB,
 )
 
-# 尝试导入语义缓存
-try:
-    from core.semantic_cache import SemanticCache
-except ImportError:
-    SemanticCache = None
-
 # 导入 Mixin 类
 from .agentic_query import QueryRewriteMixin
 from .agentic_search import SearchMixin
@@ -120,30 +114,6 @@ class AgenticRAG(
         except ImportError:
             self.loop_guard = None
 
-        # 初始化语义缓存
-        self.semantic_cache = None
-        self.embedding_model = None
-        if SEMANTIC_CACHE_ENABLED and SemanticCache:
-            try:
-                engine = get_engine()
-                if engine and hasattr(engine, 'embedding_model'):
-                    self.embedding_model = engine.embedding_model
-                    emb_dim = 768
-                    # 优先使用新 API，兼容旧版本
-                    if hasattr(self.embedding_model, 'get_embedding_dimension'):
-                        emb_dim = self.embedding_model.get_embedding_dimension()
-                    elif hasattr(self.embedding_model, 'get_sentence_embedding_dimension'):
-                        emb_dim = self.embedding_model.get_sentence_embedding_dimension()
-                    self.semantic_cache = SemanticCache(
-                        dim=emb_dim,
-                        threshold=0.92,
-                        max_size=5000
-                    )
-                    logger.info(f"语义缓存已启用，维度={emb_dim}")
-            except Exception as e:
-                logger.warning(f"语义缓存初始化失败: {e}")
-                self.semantic_cache = None
-
         # Context Compression 配置
         self.MAX_CONTEXT_TOKENS = MAX_CONTEXT_TOKENS
         self.MAX_CONTEXT_COUNT = MAX_CONTEXT_COUNT