v2.0.0 模块化重构 + Bug修复

🎉 v2.0.0 重大更新

🔧 架构重构

• 模块化拆分：将 2775 行的单文件 rag_demo.py 拆分为 15 个独立模块
  • core/（8个模块）：文档加载 → 文本分块 → 向量化 → FAISS索引 → BM25索引 → 混合检索 → 重排序 → 生成回答
  • features/（3个模块）：联网搜索、矛盾检测、思维链处理
  • utils/：网络工具
  • config.py：配置中心
• 消除全局变量：使用 VectorStore 类封装 FAISS 索引和数据
• 代码精简 32%：总代码从 ~2775 行优化至 ~1891 行

🐛 Bug 修复

• 修复: 提问后看不到回复 — process_chat 从 generator 改为 return 模式
• 修复: .env 加载不生效 — 优先加载 .env，回退到 example.env
• 修复: Ollama 模型名格式错误 — 改为标准 Ollama 格式 deepseek-r1:8b

✨ 新功能

• LLM 后端自动检测：启动时自动检测 SiliconFlow API / Ollama，无需手动选择
• 亮/暗主题切换：右上角 🌓 按钮一键切换，支持 localStorage 持久化
• AutoFaissIndex 实际启用：根据数据量自动选择最优 FAISS 索引类型
• Gradio 6.x 完整适配：CSS/JS/Chatbot API 全面兼容

📖 文档优化

• README 新增 venv 分平台指南（Mac/Linux/Windows）
• 新增 .env 配置步骤和 LLM 自动检测说明
• 新增项目结构学习路线图

📦 环境要求

• Python 3.9+
• 至少配置以下其中一项：
  • SILICONFLOW_API_KEY（云端，推荐）
  • 本地 Ollama 服务