refactor(chat): 重构图片在聊天记录中的处理与表示方式

为了简化LLM的上下文并提高代码可维护性，对聊天记录中图片的处理方式进行了彻底重构。

旧系统使用 [图片1] 等占位符，并在消息头部附加一个独立的图片描述映射块。这种方式结构复杂，容易造成上下文分离。

新系统将图片描述直接内联到消息文本中，格式为 `[图片：一只猫]`，使聊天记录对LLM更加自然和易于理解。

主要变更：
- **消息构建 (`chat_message_builder`):** 在构建可读消息时，异步将数据库中的 `[picid:...]` 标签直接替换为完整的 `[图片：描述]`。
- **废弃映射:** 移除了独立的图片映射信息块 (`build_pic_mapping_info` 函数)，所有信息都在消息内联。
- **图片处理 (`utils_image`):** `process_image` 流程现在同步返回完整的描述字符串，并增强了VLM调用的重试逻辑和缓存机制，提高了健壮性。
- **消息存储 (`storage`):** 在消息存入数据库前，将 `[图片：描述]` 转换为 `[picid:...]`，以保持存储规范化。
- **修复:** 增加了多处空值检查，提高了代码的稳定性。这不得之前稳定好用多了😋😋😋

src/chat/emoji_system/emoji_manager.py

@@ -86,7 +86,7 @@ class MaiEmoji:
             logger.debug(f"[初始化] 正在使用Pillow获取格式: {self.filename}")
             try:
                 with Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) as img:
-                    self.format = img.format.lower()  # type: ignore
+                    self.format = (img.format or "jpeg").lower()
                 logger.debug(f"[初始化] 格式获取成功: {self.format}")
             except Exception as pil_error:
                 logger.error(f"[初始化错误] Pillow无法处理图片 ({self.filename}): {pil_error}")
@@ -327,7 +327,7 @@ async def clear_temp_emoji() -> None:
     ):
         if os.path.exists(need_clear):
             files = os.listdir(need_clear)
-            # 如果文件数超过100就全部删除
+            # 如果文件数超过1000就全部删除
             if len(files) > 1000:
                 for filename in files:
                     file_path = os.path.join(need_clear, filename)
@@ -439,12 +439,12 @@ class EmojiManager:
                 stmt = select(Emoji).where(Emoji.emoji_hash == emoji_hash)
                 result = await session.execute(stmt)
                 emoji_update = result.scalar_one_or_none()
-                if emoji_update is None:
-                    logger.error(f"记录表情使用失败: 未找到 hash 为 {emoji_hash} 的表情包")
-                else:
+                if emoji_update:
                     emoji_update.usage_count += 1
-                emoji_update.last_used_time = time.time()  # Update last used time
-                await session.commit()
+                    emoji_update.last_used_time = time.time()  # Update last used time
+                    await session.commit()
+                else:
+                    logger.error(f"记录表情使用失败: 未找到 hash 为 {emoji_hash} 的表情包")
         except Exception as e:
             logger.error(f"记录表情使用失败: {e!s}")
 
@@ -469,7 +469,7 @@ class EmojiManager:
                 return None
 
             # 2. 根据全局配置决定候选表情包的数量
-            max_candidates = global_config.emoji.max_emoji_for_llm_select
+            max_candidates = global_config.emoji.max_context_emojis
 
             # 如果配置为0或者大于等于总数，则选择所有表情包
             if max_candidates <= 0 or max_candidates >= len(all_emojis):
@@ -943,11 +943,7 @@ class EmojiManager:
                 image_base64 = image_base64.encode("ascii", errors="ignore").decode("ascii")
             image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
             image_hash = hashlib.md5(image_bytes).hexdigest()
-            image_format = (
-                Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).format.lower()
-                if Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).format
-                else "jpeg"
-            )
+            image_format = (Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).format or "jpeg").lower()
 
             # 2. 检查数据库中是否已存在该表情包的描述，实现复用
             existing_description = None