feat(server-release): 从 main 同步子章节级图片过滤 + VLM/LLM 推理模型兼容

- chat_routes: 子章节级图片过滤（section_path 传递、叶子节点匹配、发散检测）
- chat_routes: _FIGURE_ANSWER_KEYWORDS 移除单字"图""表"，正则图号兜底
- lazy_enhance: defer_chromadb 参数避免后台线程 SQLite 写锁竞争
- lazy_enhance: 缓存内容校验（>=5字）和空结果保护
- llm_utils: reasoning_content 兜底（剥离 <think> 标签）+ 流式 reasoning 支持
- intent_analyzer: SYSTEM_PROMPT 增加追问补全逻辑
- manager: VLM 描述/摘要 max_tokens 提升至 2048 + Windows fcntl 兼容

不改变端口、API 接口和响应数据字段。

core/intent_analyzer.py

@@ -83,9 +83,16 @@ class IntentAnalyzer:
 根据对话历史和当前用户消息，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：
 
 1. **rewritten_query**: 改写后的完整问题
-   - 如果问题包含指代（如"这两张图片"、"继续说"），将其改写为完整、独立的问题
-   - 例如："分析一下这两张图片" → "分析一下对话历史中提到的图片"
-   - 如果问题本身已经完整，直接返回原文
+   - **指代消解**：如果问题包含指代（如"这两张图片"、"继续说"），将其改写为完整、独立的问题
+     - 例如："分析一下这两张图片" → "分析一下对话历史中提到的图片"
+   - **追问补全**：如果问题是省略式追问（省略了上一轮讨论的主题实体），必须补全为完整问题
+     - 判断方法：当前问题缺少主语/宾语，且对话历史中可以推断出省略的实体
+     - 补全方法：从上一轮用户问题中提取主题实体，与追问组合成完整问题
+     - 例如：
+       - 上一轮问"吸烟点C1类是什么区？"，追问"有完整表格吗？" → "吸烟点C1类有完整表格吗？"
+       - 上一轮问"三峡工程的投资情况"，追问"建设地点在哪？" → "三峡工程的建设地点在哪？"
+       - 上一轮问"货源投放有哪些原则？"，追问"具体内容是什么？" → "货源投放原则的具体内容是什么？"
+   - 如果问题本身已经完整且独立，直接返回原文
 
 2. **use_context**: 布尔值
    - true: 问题依赖历史对话中的信息，答案已经在历史回答中
@@ -105,7 +112,9 @@ class IntentAnalyzer:
    - 推理类（intent="reasoning"）：生成最多2个子查询
      * 原问题的检索查询
      * 一个补充角度的检索查询（如原因、背景、影响等），帮助获取更全面的上下文
-   - 其他类（factual/instruction/other）：严格只生成1个子查询（原问题）
+   - 其他类（factual/instruction/other）：严格只生成1个子查询
+     * 子查询应基于 rewritten_query（改写后的完整问题），而非用户原始输入
+     * 例如：追问"有完整表格吗？"改写为"吸烟点C1类有完整表格吗？"后，子查询应为"吸烟点C1类的完整表格内容"
    - 不要为同一实体生成语义重叠的查询
    - 子查询应保持原问题的关键词，长度20-60字符为宜