Implement Phase 12 feedback, Phase 13 Semantic Chunker, Phase 13-B Reranker, Bug 5 thinking fix

- Phase 12: FeedbackRepository + td_feedback 테이블, Gradio 👍/👎 이벤트, run_id 추적, LangSmith create_feedback() 연동
- Phase 13: 커스텀 _SemanticSplitter 제거 → langchain_experimental.SemanticChunker 교체, buffer_size/threshold_type 환경변수 적용
- Phase 13-B: RerankService (Cross-Encoder), RetrieverService.search()에 reranker 통합, tools.py as_retriever() → search() 전환
- Bug 5: mlx_chat_model enable_thinking 런타임 오버라이드, agent_service stream_mode=["messages","custom"] 이중 스트림, thinking 토큰 custom 이벤트로 emit
- ROADMAP: LLM 모델명 8B 반영, RAG에 Reranker 추가, 추천 진행 순서 갱신

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

config.py

@@ -34,7 +34,13 @@ class Config(BaseSettings):
 
     # RAG
     rag_top_k: int = 3
-    semantic_breakpoint_threshold_type: str = "percentile"  # percentile | standard_deviation | interquartile
+    semantic_breakpoint_threshold_type: str = "percentile"  # percentile | standard_deviation | interquartile | gradient
+    semantic_buffer_size: int = 1  # 인접 문장 몇 개를 묶어 임베딩할지 (1=단일 문장, 2=전후 1문장 포함)
+
+    # Reranker (RERANKER_ENABLED=true 시 활성화)
+    reranker_enabled: bool = False
+    reranker_model_id: str = "cross-encoder/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1"  # 한국어 지원 다국어 모델
+    reranker_fetch_k: int = 10  # rerank 전 벡터 검색 후보 수 (rag_top_k보다 커야 함)
     rag_verbose: bool = False
     rag_show_sources: bool = False
     langgraph_verbose: bool = False