fix(knowledge-graph): 修复 KG 全局问答查询侧模型选错 + 凭证缺失 + 不可重试错误盲目重试

[ThreeFish-AI]

背景

• 本次变更要解决的问题：Knowledge Graph 全局问答（Global Search）在执行时后台暴露四项级联缺陷——查询侧 embedding 模型与语料库实际绑定模型脱钩（使用了硬编码默认 gemini/text-embedding-004 而非 corpus.config 中的模型）、completion 调用回退到无凭证的硬编码 openai/gpt-5-mini、不可重试错误（AuthenticationError / NotFoundError）仍执行完整 3 次指数退避、零证据时把基础设施故障伪装成内容缺失。端到端一次请求耗时 ~8.8s 且 evidence=0。
• 关联上下文/Issue/文档：ISSUE-086；前序修复 commit 809c24d 已修正 ingestion 侧 embedding 路由但遗漏了查询侧。

核心变更

• 查询侧模型注入：新增 _resolve_corpus_model_ids 共享 helper（api_helpers.py），从 corpus.config['models'] 解出 embedding_config_id / llm_config_id；global_search_knowledge_graph / search_knowledge_graph / multi_hop_reasoning fallback 三处端点统一注入，与 ingestion 端同一向量空间。
• GlobalSearchService 凭证透传：构造函数新增 llm_config_id 参数；_call_llm 重写为三级优先级解析（resolve_llm_config_by_id > resolve_llm_config > get_fallback_llm_config）+ extra_kwargs 透传到 call_llm_with_retry，对齐 community_summarizer._call_llm 既定模式。
• 重试层 fail-fast：extractors.py 新增 _is_non_retryable_error 双层兜底 helper（litellm exceptions isinstance + 字符串模式）；call_llm_with_retry / embedding.py::_call_with_retry 在凭证/路由/参数类终态错误时立即放弃，避免 N×退避空转。
• 零证据语义二分：候选 > 0 但全部 map 失败时 answer 改为「全局检索失败 + 基础设施排查指引」，杜绝伪装成内容缺失。

风险与回滚

• 主要风险：语料库无自定义 config.models 时 helper 返回 (None, None)，build_embedding_fn(None) 等价于修复前行为——向后兼容，风险极低。
• 回滚方式：git revert 两次提交即可；所有变更限定在 5 个 src 文件 + 2 个 test 文件 + 1 个 doc 文件。

验证证据

• 单元测试：test_global_search.py 新增 3 个用例（llm_config_id 路由 / 默认 fallback / 零证据 infrastructure-error 文案）；test_embedding.py 新增 TestNonRetryableFailFast 4 个用例（Auth/NotFound/文本兜底/transient 仍重试）。
• 集成测试：tests/unit_tests/knowledge/ 全量 816 项断言通过（pre-existing test_extraction_llm_plan 失败已 git stash 对照确认与本次修复无关）。
• E2E/Workflow：待用户在自有 Chrome 主 profile + 真实语料库上端到端复测（agent 上下文 chrome_devtools 通道被占用且不应启用 sandbox profile）。
• 覆盖率/关键截图：uv run python 内联 smoke 校验 _is_non_retryable_error 6 种异常契约 + GlobalSearchService(llm_config_id=...) 构造/读字段一致。

影响范围

• 前端：无变更（后端 API 接口契约不变，answer 文案仅在失败分支优化）。
• 后端：api.py / api_helpers.py / global_search.py / extractors.py / embedding.py 共 5 个 src 文件。
• GitHub Actions / 文档：docs/issue.md 追加 ISSUE-086 摘要。

Next Best Action

• 在自有 Chrome 主 profile + 真实语料库上执行一次全局问答端到端复测，确认 embedding_request 日志指向语料库专属模型（非 localhost:3392）且 evidence > 0。
• 对 community_summarizer._call_llm 评估是否也应迁移到 llm_config_id 注入模式（当前以 caller 显式 model + resolve_llm_config() 凭证拼接，若 corpus 绑定非默认 LLM 时会凭证/模型不匹配）。