test(knowledge): 端到端验证多模态与分层链路 + 修稠密路同分次序不确定

一、修缺陷：denseHits 同分次序随机
  稠密路用 map 遍历 + 只按分数排序，**没有 tie-break**：同分条目的相对
  次序随每次调用变化 ⇒ 同样的查询两次可能给出不同首位（用户看到结果在跳，
  测试偶发变红）。Search 的主排序早就有「分数相同时按名字定序」，这条漏了。
  补上同分按 id 定序，并加 TestDenseHitsTieIsDeterministic 反向守住
  （撤掉 tie-break 后该测试在 5 次运行里稳定报出首位跳变）。

二、端到端验证（两个新文件）
- TestMultimodalEndToEndWithRealProvider：走**真实 embedding provider**
  （内置 http provider + 一个符合内核契约的最小服务），覆盖
  embedding.Open → AdaptProvider → media CAS → SetDenseSpace/SetMediaGetter
  → AddWithMedia（文本⊕图片融合）→ 以图搜知识 → .dense.json 落盘 →
  重启命中缓存（ReindexDense built=0）。
  不用 ONNX provider 是因为真模型 200MB 权重 + 3 分钟加载，进不了 CI；
  该链路是 provider 无关的（AdaptProvider 之后内核只认 MultimodalEmbedder）。

- TestHierarchicalIndexEndToEnd：多层分类（tech/go/两段、tech/rust/两段）
  的 Category 推导、树导出结构与挂载点、三级前缀过滤检索、范围外排除、
  索引落盘、重启后不漂移、树在重启后仍可用。
  反向验证：把 inScope 改成恒真后该测试稳定变红（报出范围外条目混入），
  确认它真能抓到「分层不参与召回」这一退化。

三、额外实测（本机，非 CI）
带 onnxruntime tag（生产构建形态）下用真实 Qwen3-VL 模型跑通全链路：
  provider dim=2048 modalities=[text image] fp=e43381246264...
  photo.Dense = 文本⊕图片融合结果
  以图搜知识 top1=photo score=0.757   ← 真正的跨模态召回
  重启后 ReindexDense built=0（命中缓存）
另确认默认构建（无 tag）下 qwen3vl 是 stub、Open 明确报错，不会静默降级成
"看似可用"。Makefile 的 HOMED_TAGS 默认即 onnxruntime，故发行版默认启用。

internal/knowledge/knowledge.go

@@ -1150,7 +1150,15 @@ func (s *Store) denseHits(queryVec []float64) []scoreHit {
 			out = append(out, scoreHit{id: k.Name, score: score})
 		}
 	}
-	sort.Slice(out, func(i, j int) bool { return out[i].score > out[j].score })
+	// 分数相同时按名字定序：map 迭代顺序随机，缺了这一步同分条目的
+	// 相对次序会随每次调用变化（Search 的主排序早有这条，denseHits 漏了），
+	// 表现为「同样的查询两次给出不同首位」——测试偶发、用户看到结果在跳。
+	sort.Slice(out, func(i, j int) bool {
+		if out[i].score != out[j].score {
+			return out[i].score > out[j].score
+		}
+		return out[i].id < out[j].id
+	})
 	return out
 }