feat(auto-reply): 接入万川平台模型配置 + 各模型独立网关回退

万川平台对接
- 新增 wanchuan_proxy.go：WanchuanLogin/WanchuanGetModel 代理登录与按 code 拉取模型，
  日志对 password/token/apiKey 打码（含 encryptedConfig 二次解析）
- 新增 PlatformConfig（baseUrl/username/password）及 Get/SavePlatformConfig 持久化
- 前端万川卡片：登录→拉取 chat/vision/embedding/rerank/voice→回填 form 并保存→必要时重建向量索引

各模型独立网关（url+key），留空回退聊天网关
- RetrievalConfig 新增 embeddingBaseUrl/embeddingApiKey、rerankBaseUrl/rerankApiKey
- embeddingRequestConfig/rerankRequestConfig：优先独立网关，未配置回退 AI.BaseURL/APIKey
- vision/audio 同模式：非 DashScope 网关下视觉/语音模型留空时不再锁死或强写 DashScope，
  运行期由 fallbackString(VisionModel, Model) 动态复用聊天模型

陈旧向量空间防护
- loadEmbeddingIndex 检测磁盘索引与当前 embedding 模型/维度不一致时清空向量、回退关键词检索，
  并提示重建（embeddingIndexStaleReason，兼容旧版无模型名索引）

UI 状态修复
- 登录拉模型期间统一置全局 busy，禁用闸门收敛为 busy（与刷新联系人等按钮同范式），
  platformBusy 仅保留用于按钮「处理中…」文案，杜绝并发读写 form 与反向可点洞

其他
- 删除遗留 helper/auto_reply_ai.go.bak
- 补充 config/helper 单元测试（视觉回退分支、陈旧索引判定）

helper/auto_reply_retrieval.go

@@ -88,10 +88,43 @@ func (e *AutoReplyEngine) loadEmbeddingIndex() error {
 	if idx.Entries == nil {
 		idx.Entries = make(map[string]EmbeddingEntry)
 	}
+	// 防止"陈旧向量空间"问题：磁盘上的索引若与当前 embedding 模型/维度不一致，
+	// 它处于不同的向量空间，余弦相似度会得到无意义的分数（cosineSimilarity 还会静默截断长度）。
+	// 此时清空向量条目（保留模型/维度元信息），让检索自动回退到关键词，直到用户重建索引。
+	if mismatch := embeddingIndexStaleReason(idx, cfg.Retrieval); mismatch != "" && len(idx.Entries) > 0 {
+		if globalLogger != nil {
+			globalLogger.Warn("[Embedding] 索引与当前配置不一致(%s)，已忽略陈旧向量并回退关键词检索，请重建知识库索引", mismatch)
+		}
+		e.setLastErrorWithScope(autoReplyErrorScopeKnowledge, "Embedding 索引与当前模型/维度不一致("+mismatch+")，已回退关键词检索，请重建知识库索引")
+		idx.Entries = make(map[string]EmbeddingEntry)
+		idx.Model = strings.TrimSpace(cfg.Retrieval.EmbeddingModel)
+		idx.Dimensions = cfg.Retrieval.EmbeddingDimensions
+	}
 	e.updateEmbeddingStatus(&idx)
 	return nil
 }
 
+// embeddingIndexStaleReason 返回磁盘索引与当前配置不一致的原因；一致则返回空字符串。
+// 不区分具体平台（DashScope / 万川 / 其它自建网关），只要模型名或维度对不上就视为陈旧向量空间。
+func embeddingIndexStaleReason(idx EmbeddingIndex, retrievalCfg config.RetrievalConfig) string {
+	wantModel := strings.TrimSpace(retrievalCfg.EmbeddingModel)
+	gotModel := strings.TrimSpace(idx.Model)
+	if wantModel != "" {
+		if gotModel == "" {
+			// 旧版本生成的索引未记录模型名，无法证明它与当前模型同属一个向量空间，按陈旧处理。
+			return fmt.Sprintf("模型 (未知)→%s", wantModel)
+		}
+		if !strings.EqualFold(wantModel, gotModel) {
+			return fmt.Sprintf("模型 %s→%s", gotModel, wantModel)
+		}
+	}
+	wantDim := retrievalCfg.EmbeddingDimensions
+	if wantDim > 0 && idx.Dimensions > 0 && wantDim != idx.Dimensions {
+		return fmt.Sprintf("维度 %d→%d", idx.Dimensions, wantDim)
+	}
+	return ""
+}
+
 func (e *AutoReplyEngine) updateEmbeddingStatus(idx *EmbeddingIndex) {
 	if idx == nil {
 		idx = NewEmbeddingIndex("", 0)
@@ -107,9 +140,10 @@ func (e *AutoReplyEngine) updateEmbeddingStatus(idx *EmbeddingIndex) {
 
 func (e *AutoReplyEngine) rebuildEmbeddingIndex(idx *KnowledgeIndex) error {
 	cfg := e.getConfig()
-	if strings.TrimSpace(cfg.AI.APIKey) == "" || strings.TrimSpace(cfg.AI.BaseURL) == "" {
+	embedCfg := embeddingRequestConfig(cfg.AI, cfg.Retrieval)
+	if strings.TrimSpace(embedCfg.APIKey) == "" || strings.TrimSpace(embedCfg.BaseURL) == "" {
 		e.updateEmbeddingStatus(NewEmbeddingIndex(cfg.Retrieval.EmbeddingModel, cfg.Retrieval.EmbeddingDimensions))
-		return fmt.Errorf("Embedding索引跳过：AI Base URL 或 API Key 未配置")
+		return fmt.Errorf("Embedding索引跳过：Embedding/AI Base URL 或 API Key 未配置")
 	}
 	if idx == nil {
 		return nil
@@ -455,8 +489,9 @@ func (e *AutoReplyEngine) searchVectorKnowledge(query string, limit int) ([]Know
 	if idx == nil || embeddingIndex == nil || len(embeddingIndex.Entries) == 0 {
 		return nil, fmt.Errorf("向量索引为空，请先重建知识库索引")
 	}
-	if strings.TrimSpace(cfg.AI.APIKey) == "" || strings.TrimSpace(cfg.AI.BaseURL) == "" {
-		return nil, fmt.Errorf("AI Base URL 或 API Key 未配置")
+	embedCfg := embeddingRequestConfig(cfg.AI, cfg.Retrieval)
+	if strings.TrimSpace(embedCfg.APIKey) == "" || strings.TrimSpace(embedCfg.BaseURL) == "" {
+		return nil, fmt.Errorf("Embedding/AI Base URL 或 API Key 未配置")
 	}
 	vectors, err := callDashScopeEmbeddings(cfg.AI, cfg.Retrieval, []string{query})
 	if err != nil {
@@ -492,7 +527,8 @@ func callDashScopeEmbeddings(aiCfg config.AIConfig, retrievalCfg config.Retrieva
 	if len(inputs) == 0 {
 		return nil, nil
 	}
-	url := strings.TrimRight(aiCfg.BaseURL, "/")
+	embedCfg := embeddingRequestConfig(aiCfg, retrievalCfg)
+	url := strings.TrimRight(embedCfg.BaseURL, "/")
 	if !strings.HasSuffix(url, "/embeddings") {
 		url += "/embeddings"
 	}
@@ -511,7 +547,7 @@ func callDashScopeEmbeddings(aiCfg config.AIConfig, retrievalCfg config.Retrieva
 		} `json:"data"`
 		Error interface{} `json:"error"`
 	}
-	if err := doRetrievalJSONRequest(aiCfg, url, payload, &response); err != nil {
+	if err := doRetrievalJSONRequest(embedCfg, url, payload, &response); err != nil {
 		// 检测是否是模型配置错误
 		errMsg := err.Error()
 		if strings.Contains(strings.ToLower(errMsg), "unsupported model") &&
@@ -562,8 +598,9 @@ func callDashScopeRerank(aiCfg config.AIConfig, retrievalCfg config.RetrievalCon
 		Error interface{} `json:"error"`
 	}
 	var lastErr error
-	for _, url := range dashScopeRerankURLs(aiCfg) {
-		if err := doRetrievalJSONRequest(aiCfg, url, payload, &response); err != nil {
+	rerankCfg := rerankRequestConfig(aiCfg, retrievalCfg)
+	for _, url := range dashScopeRerankURLs(rerankCfg) {
+		if err := doRetrievalJSONRequest(rerankCfg, url, payload, &response); err != nil {
 			lastErr = err
 			continue
 		}
@@ -629,6 +666,34 @@ func doRetrievalJSONRequest(aiCfg config.AIConfig, url string, payload interface
 	return nil
 }
 
+// embeddingRequestConfig 返回用于向量调用的有效配置：
+// 优先使用 Retrieval.EmbeddingBaseURL / EmbeddingAPIKey，未配置则回退到聊天网关 AI.BaseURL / APIKey。
+func embeddingRequestConfig(aiCfg config.AIConfig, retrievalCfg config.RetrievalConfig) config.AIConfig {
+	embedCfg := aiCfg
+	if base := strings.TrimSpace(retrievalCfg.EmbeddingBaseURL); base != "" {
+		embedCfg.BaseURL = base
+	}
+	key := strings.TrimSpace(retrievalCfg.EmbeddingAPIKey)
+	if key != "" && !looksLikeURL(key) {
+		embedCfg.APIKey = key
+	}
+	return embedCfg
+}
+
+// rerankRequestConfig 返回用于重排调用的有效配置：
+// 优先使用 Retrieval.RerankBaseURL / RerankAPIKey，未配置则回退到聊天网关 AI.BaseURL / APIKey。
+func rerankRequestConfig(aiCfg config.AIConfig, retrievalCfg config.RetrievalConfig) config.AIConfig {
+	rerankCfg := aiCfg
+	if base := strings.TrimSpace(retrievalCfg.RerankBaseURL); base != "" {
+		rerankCfg.BaseURL = base
+	}
+	key := strings.TrimSpace(retrievalCfg.RerankAPIKey)
+	if key != "" && !looksLikeURL(key) {
+		rerankCfg.APIKey = key
+	}
+	return rerankCfg
+}
+
 func dashScopeRerankURLs(aiCfg config.AIConfig) []string {
 	baseURL := strings.TrimRight(aiCfg.BaseURL, "/")
 	if strings.Contains(baseURL, "dashscope.aliyuncs.com") {