[codex] 数据集绑定向量模型配置

[Fang0415]

变更内容

• 在数据集创建请求和 dataset_parse_config 中新增 sparse_embedding_config_id / dense_embedding_config_id，分别绑定稀疏、稠密向量模型配置。
• 新增 DatasetEmbeddingConfigValidator，校验绑定配置属于当前用户、启用中且能力匹配。
• 创建数据集时强制写入模型绑定；解析配置 GET/PUT 支持回显和重绑。
• 召回 session 签发前校验数据集已有有效稀疏/稠密向量模型绑定，避免召回阶段继续使用漂移的默认模型。
• 增加数据库迁移脚本 scripts/db/add_dataset_embedding_config_bindings.sql，同步 H2 schema、API/MySQL/测试文档和相关测试。

影响

• 前端创建数据集需要新增两个必填模型选择项。
• Python RAG 端需要读取这两个字段，并在解析建向量、召回 query 编码时使用数据集绑定的配置。
• 历史数据集需要回填绑定；未补齐时召回 session 会被拒签。

验证

• mvn -am -pl link-service,link-api -DfailIfNoTests=false -Dtest=DatasetServiceImplTest,DatasetParseConfigServiceImplTest,RecallSessionServiceImplTest,DatasetControllerTest,DatasetParseConfigControllerTest,RecallSessionControllerTest,SoftDeleteReuseIntegrationTest test
• python3 scripts/check_docs_sync.py --working
• python3 scripts/check_ai_links.py

备注

全量 mvn test -DfailIfNoTests=false 当前仍有既有 AdminControllerProviderTest 403 失败，和本次数据集向量模型绑定改动无直接交集。