fix(knowledge): 修复知识库嵌入生成中的并发处理问题

原有的多线程 (`ThreadPoolExecutor`) 嵌入生成方式已被重构为完全异步的并发模型。

旧的实现为每个线程创建新的 `asyncio` 事件循环来运行协程，这种模式效率低下且不稳定，容易引发难以调试的并发问题。

新的实现统一在单个事件循环中处理所有异步任务，使用 `asyncio.Semaphore` 控制并发等级，并通过 `asyncio.gather` 高效地执行批量嵌入请求。此更改显著提高了代码的稳定性、性能和可维护性。

BREAKING CHANGE: `EmbeddingStore` 和 `EmbeddingManager` 中的多个核心方法（如 `store_new_data_set`, `check_embedding_model_consistency`, `batch_insert_strs` 等）已从同步方法更改为异步方法。所有对这些方法的调用现在都必须使用 `await`。

scripts/lpmm_learning_tool.py

@@ -302,7 +302,7 @@ async def import_data(openie_obj: OpenIE | None = None):
     else:
         logger.info(f"去重完成，发现 {len(new_raw_paragraphs)} 个新段落。")
         logger.info("开始生成 Embedding...")
-        embed_manager.store_new_data_set(new_raw_paragraphs, new_triple_list_data)
+        await embed_manager.store_new_data_set(new_raw_paragraphs, new_triple_list_data)
         embed_manager.rebuild_faiss_index()
         embed_manager.save_to_file()
         logger.info("Embedding 处理完成！")