feat(kg): 实现 Phase 2 GraphRAG 融合功能

核心功能：
- 三层检索策略：向量检索（Milvus）+ 图检索（KG 服务）+ 融合排序
- LLM 生成：支持同步和流式（SSE）响应
- 知识库访问控制：knowledge_base_id 归属校验 + collection_name 绑定验证

新增模块（9个文件）：
- models.py: 请求/响应模型（GraphRAGQueryRequest, RetrievalStrategy, GraphContext 等）
- milvus_client.py: Milvus 向量检索客户端（OpenAI Embeddings + asyncio.to_thread）
- kg_client.py: KG 服务 REST 客户端（全文检索 + 子图导出，fail-open）
- context_builder.py: 三元组文本化（10 种关系模板）+ 上下文构建
- generator.py: LLM 生成（ChatOpenAI，支持同步和流式）
- retriever.py: 检索编排（并行检索 + 融合排序）
- kb_access.py: 知识库访问校验（归属验证 + collection 绑定，fail-close）
- interface.py: FastAPI 端点（/query, /retrieve, /query/stream）
- __init__.py: 模块入口

修改文件（3个）：
- app/core/config.py: 添加 13 个 graphrag_* 配置项
- app/module/__init__.py: 注册 kg_graphrag_router
- pyproject.toml: 添加 pymilvus 依赖

测试覆盖（79 tests）：
- test_context_builder.py: 13 tests（三元组文本化 + 上下文构建）
- test_kg_client.py: 14 tests（KG 响应解析 + PagedResponse + 边字段映射）
- test_milvus_client.py: 8 tests（向量检索 + asyncio.to_thread）
- test_retriever.py: 11 tests（并行检索 + 融合排序 + fail-open）
- test_kb_access.py: 18 tests（归属校验 + collection 绑定 + 跨用户负例）
- test_interface.py: 15 tests（端点级回归 + 403 short-circuit）

关键设计：
- Fail-open: Milvus/KG 服务失败不阻塞管道，返回空结果
- Fail-close: 访问控制失败拒绝请求，防止授权绕过
- 并行检索: asyncio.gather() 并发运行向量和图检索
- 融合排序: Min-max 归一化 + 加权融合（vector_weight/graph_weight）
- 延迟初始化: 所有客户端在首次请求时初始化
- 配置回退: graphrag_llm_* 为空时回退到 kg_llm_*

安全修复：
- P1-1: KG 响应解析（PagedResponse.content）
- P1-2: 子图边字段映射（sourceEntityId/targetEntityId）
- P1-3: collection_name 越权风险（归属校验 + 绑定验证）
- P1-4: 同步 Milvus I/O（asyncio.to_thread）
- P1-5: 测试覆盖（79 tests，包括安全负例）

测试结果：79 tests pass ✅

runtime/datamate-python/app/module/kg_graphrag/models.py

@@ -0,0 +1,102 @@
+"""GraphRAG 融合查询的请求/响应数据模型。"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+
+class RetrievalStrategy(BaseModel):
+    """检索策略配置。"""
+
+    vector_top_k: int = Field(default=5, ge=1, le=50, description="向量检索返回数")
+    graph_depth: int = Field(default=2, ge=1, le=5, description="图谱扩展深度")
+    graph_max_entities: int = Field(default=20, ge=1, le=100, description="图谱最大实体数")
+    vector_weight: float = Field(default=0.6, ge=0.0, le=1.0, description="向量分数权重")
+    graph_weight: float = Field(default=0.4, ge=0.0, le=1.0, description="图谱相关性权重")
+    enable_graph: bool = Field(default=True, description="是否启用图谱检索")
+    enable_vector: bool = Field(default=True, description="是否启用向量检索")
+
+
+class GraphRAGQueryRequest(BaseModel):
+    """GraphRAG 查询请求。"""
+
+    query: str = Field(
+        ...,
+        min_length=1,
+        max_length=2000,
+        description="用户查询",
+    )
+    knowledge_base_id: str = Field(
+        ...,
+        min_length=1,
+        max_length=64,
+        description="知识库 ID，用于权限校验（由上游 Java 后端传入）",
+    )
+    collection_name: str = Field(
+        ...,
+        min_length=1,
+        max_length=256,
+        pattern=r"^[a-zA-Z0-9_\-\u4e00-\u9fff]+$",
+        description="Milvus collection 名称（= 知识库名），仅允许字母、数字、下划线、连字符和中文",
+    )
+    graph_id: str = Field(
+        ...,
+        pattern=r"^[0-9a-fA-F]{8}-[0-9a-fA-F]{4}-[0-9a-fA-F]{4}-[0-9a-fA-F]{4}-[0-9a-fA-F]{12}$",
+        description="Neo4j 图谱 ID（UUID 格式）",
+    )
+    strategy: RetrievalStrategy = Field(
+        default_factory=RetrievalStrategy,
+        description="可选策略覆盖",
+    )
+
+
+class VectorChunk(BaseModel):
+    """向量检索到的文档片段。"""
+
+    id: str
+    text: str
+    score: float
+    metadata: dict[str, object] = Field(default_factory=dict)
+
+
+class EntitySummary(BaseModel):
+    """实体摘要。"""
+
+    id: str
+    name: str
+    type: str
+    description: str = ""
+
+
+class RelationSummary(BaseModel):
+    """关系摘要。"""
+
+    source_name: str
+    source_type: str
+    target_name: str
+    target_type: str
+    relation_type: str
+
+
+class GraphContext(BaseModel):
+    """图谱上下文。"""
+
+    entities: list[EntitySummary] = Field(default_factory=list)
+    relations: list[RelationSummary] = Field(default_factory=list)
+    textualized: str = ""
+
+
+class RetrievalContext(BaseModel):
+    """检索上下文（检索结果的结构化表示）。"""
+
+    vector_chunks: list[VectorChunk] = Field(default_factory=list)
+    graph_context: GraphContext = Field(default_factory=GraphContext)
+    merged_text: str = ""
+
+
+class GraphRAGQueryResponse(BaseModel):
+    """GraphRAG 查询响应。"""
+
+    answer: str = Field(..., description="LLM 生成的回答")
+    context: RetrievalContext = Field(..., description="检索上下文")
+    model: str = Field(..., description="使用的 LLM 模型名")