feat(annotation): 实现文本切片预生成功能

在创建标注任务时自动预生成文本切片结构，避免每次进入标注页面时的实时计算。

修改内容：
1. 在 AnnotationEditorService 中新增 precompute_segmentation_for_project 方法
   - 为项目的所有文本文件预计算切片结构
   - 使用 AnnotationTextSplitter 执行切片
   - 将切片结构持久化到 AnnotationResult 表（状态为 IN_PROGRESS）
   - 支持失败重试机制
   - 返回统计信息

2. 修改 create_mapping 接口
   - 在创建标注任务后，如果启用分段且为文本数据集，自动触发切片预生成
   - 使用 try-except 捕获异常，确保切片失败不影响项目创建

特点：
- 使用现有的 AnnotationTextSplitter 类
- 切片数据结构与现有分段标注格式一致
- 向后兼容（未切片的任务仍然使用实时计算）
- 性能优化：避免进入标注页面时的重复计算

相关文件：
- runtime/datamate-python/app/module/annotation/service/editor.py
- runtime/datamate-python/app/module/annotation/interface/project.py

runtime/datamate-python/app/module/annotation/interface/project.py

@@ -150,6 +150,18 @@ async def create_mapping(
             labeling_project, snapshot_file_ids
         )
 
+        # 如果启用了分段且为文本数据集，预生成切片结构
+        if dataset_type == TEXT_DATASET_TYPE and request.segmentation_enabled:
+            try:
+                from ..service.editor import AnnotationEditorService
+                editor_service = AnnotationEditorService(db)
+                # 异步预计算切片（不阻塞创建响应）
+                segmentation_result = await editor_service.precompute_segmentation_for_project(labeling_project.id)
+                logger.info(f"Precomputed segmentation for project {labeling_project.id}: {segmentation_result}")
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Failed to precompute segmentation for project {labeling_project.id}: {e}")
+                # 不影响项目创建，只记录警告
+
         response_data = DatasetMappingCreateResponse(
             id=mapping.id,
             labeling_project_id=str(mapping.labeling_project_id),