feat: 全量日志接入 + 日志服务重构（非阻塞）

log-service 重构：
- DOM 渲染改用 requestAnimationFrame 批量队列
- 全程 try-catch，任何异常都不阻塞主流程
- 新增 logConnection/logModel/logSession/logMemory/logRAG/logSetting/logIPC/logInit 便捷方法

全量接入（12 个文件）：
- header.ts: 连接状态变化（connected/disconnected/error）
- model-bar.ts: 模型列表加载、模型切换、能力检测结果
- settings-modal.ts: 所有设置变更（系统提示词/上下文/温度/工具调用/命令执行/记忆）、显存释放、导出/导入
- tool-confirm-modal.ts: 工具确认弹窗、确认/取消操作
- memory-manager.ts: 记忆初始化、新增/删除、自动提取
- tool-registry.ts: 工具执行异常
- rag.ts: 文档分块、向量检索
- kb-modal.ts: 知识库创建、文档上传、批量上传
- history-modal.ts: 会话加载、会话删除
- main.ts: 应用初始化各阶段、桌面集成、菜单/托盘操作、新建会话
- input-area.ts: 消息发送、流式完成/错误、文件/图片添加、Agent Loop 错误

src/renderer/services/rag.ts

@@ -5,6 +5,7 @@
 import { state, KEYS } from '../state/state.js';
 import { VectorStore } from './vector-store.js';
 import { chunkText, createChunkMetadata } from './document-processor.js';
+import { logRAG, logDebug, logError } from './log-service.js';
 import type { OllamaAPI, SearchResult, VectorItem } from '../types.js';
 
 let vectorStore: VectorStore | null = null;
@@ -50,6 +51,7 @@ export async function addDocumentToKB(
 
   const textChunks = chunkText(content);
   if (textChunks.length === 0) throw new Error('文档内容为空，无法处理');
+  logRAG(`分块完成: ${filename}`, `${textChunks.length} 个分块`);
 
   const docId = `doc_${Date.now()}_${Math.random().toString(36).slice(2, 7)}`;
 
@@ -120,6 +122,7 @@ export async function retrieveContext(query: string, colId: string, topK = 5): P
   const queryEmbedding = await embedText(query, embedModel);
   const results = await vs.search(colId, queryEmbedding, topK);
   if (results.length === 0) return { context: '', results: [] };
+  logRAG(`检索完成`, `${results.length} 个相关片段`);
 
   const contextParts = results.map((r, i) =>
     `[来源 ${i + 1}: ${r.filename}]\n${r.text}`