feat(server-release): 从 main 迁移检索增强（章节聚类提升 + BM25 追加修复）

从 main 分支选择性提取检索质量增强代码，不含端口/API 配置变更：

- knowledge/base.py: BM25Index.add_documents 改为追加+去重模式，
  修复多文件上传后仅保留最后文件切片的覆盖 bug
- core/engine.py: 章节聚类提升（_section_cluster_boost）、词法匹配
  辅助种子资格（_chunk_lexical_score）、扩展参数优化
  （CONTEXT_EXPANSION_AFTER 5→8, MAX_EXPANDED_NEIGHBORS 4→8）
- api/chat_routes.py: 路由层词法匹配救援（_rescue_lexical_match）、
  章节聚类救援安全网（_rescue_section_cluster）

部署后需重建 BM25 索引：KnowledgeBaseManager().rebuild_bm25_index('public_kb')

knowledge/base.py

@@ -382,18 +382,34 @@ class BM25Index:
 
     def add_documents(self, ids: List[str], documents: List[str], metadatas: List[dict]) -> None:
         """
-        添加文档到索引（会覆盖原有索引）
+        添加文档到索引（追加模式，自动去重）
+
+        如果 ID 已存在则更新对应文档，否则追加新文档。
+        添加后自动重建 BM25 索引。
 
         Args:
             ids: 文档 ID 列表
             documents: 文档内容列表
             metadatas: 文档元数据列表
         """
-        self.ids = ids
-        self.documents = documents
-        self.metadatas = metadatas
-        if documents:
-            tokenized = [self.tokenize(doc) for doc in documents]
+        # 建立已有 ID -> 索引位置 的映射，用于去重
+        existing_map = {doc_id: idx for idx, doc_id in enumerate(self.ids)}
+
+        for i, doc_id in enumerate(ids):
+            if doc_id in existing_map:
+                # 更新已有文档
+                pos = existing_map[doc_id]
+                self.documents[pos] = documents[i]
+                self.metadatas[pos] = metadatas[i]
+            else:
+                # 追加新文档
+                existing_map[doc_id] = len(self.ids)
+                self.ids.append(doc_id)
+                self.documents.append(documents[i])
+                self.metadatas.append(metadatas[i])
+
+        if self.documents:
+            tokenized = [self.tokenize(doc) for doc in self.documents]
             self.bm25 = BM25Okapi(tokenized)
 
     def search(self, query: str, top_k: int = 10) -> Tuple[List[str], List[str], List[dict], List[float]]: