feat(kg): 实现实体对齐功能（aligner.py）

- 实现三层对齐策略：规则层 + 向量相似度层 + LLM 仲裁层
- 规则层：名称规范化（NFKC、小写、去标点/空格）+ 规则评分
- 向量层：OpenAI Embeddings + cosine 相似度计算
- LLM 层：仅对边界样本调用，严格 JSON schema 校验
- 使用 Union-Find 实现传递合并
- 支持批内对齐（库内对齐待 KG 服务 API 支持）

核心组件：
- EntityAligner 类：align() (async)、align_rules_only() (sync)
- 配置项：kg_alignment_enabled（默认 false）、embedding_model、阈值
- 失败策略：fail-open（对齐失败不中断请求）

集成：
- 已集成到抽取主链路（extract → align → return）
- extract() 调用 async align()
- extract_sync() 调用 sync align_rules_only()

修复：
- P1-1：使用 (name, type) 作为 key，避免同名跨类型误合并
- P1-2：LLM 计数在 finally 块中增加，异常也计数
- P1-3：添加库内对齐说明（待后续实现）

新增 41 个测试用例，全部通过
测试结果：41 tests pass

runtime/datamate-python/app/module/kg_extraction/extractor.py

@@ -15,6 +15,7 @@ from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
 from pydantic import SecretStr
 
 from app.core.logging import get_logger
+from app.module.kg_extraction.aligner import EntityAligner
 from app.module.kg_extraction.models import (
     ExtractionRequest,
     ExtractionResult,
@@ -47,6 +48,7 @@ class KnowledgeGraphExtractor:
         temperature: float = 0.0,
         timeout: int = 60,
         max_retries: int = 2,
+        aligner: EntityAligner | None = None,
     ) -> None:
         logger.info(
             "Initializing KnowledgeGraphExtractor (model=%s, base_url=%s, timeout=%ds, max_retries=%d)",
@@ -63,6 +65,7 @@ class KnowledgeGraphExtractor:
             timeout=timeout,
             max_retries=max_retries,
         )
+        self._aligner = aligner or EntityAligner()
 
     @classmethod
     def from_settings(cls) -> KnowledgeGraphExtractor:
@@ -76,6 +79,7 @@ class KnowledgeGraphExtractor:
             temperature=settings.kg_llm_temperature,
             timeout=settings.kg_llm_timeout_seconds,
             max_retries=settings.kg_llm_max_retries,
+            aligner=EntityAligner.from_settings(),
         )
 
     def _build_transformer(
@@ -119,6 +123,7 @@ class KnowledgeGraphExtractor:
             raise
 
         result = self._convert_result(graph_documents, request)
+        result = await self._aligner.align(result)
         logger.info(
             "Extraction complete: graph_id=%s, nodes=%d, edges=%d, triples=%d",
             request.graph_id,
@@ -154,6 +159,7 @@ class KnowledgeGraphExtractor:
             raise
 
         result = self._convert_result(graph_documents, request)
+        result = self._aligner.align_rules_only(result)
         logger.info(
             "Sync extraction complete: graph_id=%s, nodes=%d, edges=%d",
             request.graph_id,