feat(data_process): 问答对数据评测体系与质量分雷达图

- 三层评测：规则层沿用原五维规则分，语义层用本地 BGE 向量算问答/来源
  相关性，评审层复用生成模型按 rubric 打分（忠实度/正确性/清晰度等，
  区分 standard/reasoning/dpo 输出类型），任一层失败自动降级
- 组合分 = 规则 35% + 语义 20% + 评审 45%，缺层自动重归一
- 新增 results/evaluate-batch 批量评测接口，镜像批量重生成的并发、
  乐观锁与部分成功语义；生成阶段不再展示质量分
- 详情页与结果编辑页新增"数据评测"按钮和批量进度；质量分列悬停弹出
  雷达图浮窗（评审 5 维 + 语义 2 维、三层分项、评审理由）
- 手动编辑/恢复后重算规则与语义层并丢弃过期评审分，雷达图不再展示
  失效数据

backend/app/schemas/data_process.py

@@ -384,6 +384,26 @@ class ResultBatchRegenerateRequest(BaseModel):
         return self
 
 
+class ResultBatchEvaluateItem(BaseModel):
+    model_config = ConfigDict(extra="forbid")
+
+    result_id: str = Field(min_length=1, max_length=100)
+    expected_updated_at: str = Field(min_length=1, max_length=100)
+
+
+class ResultBatchEvaluateRequest(BaseModel):
+    model_config = ConfigDict(extra="forbid")
+
+    items: list[ResultBatchEvaluateItem] = Field(min_length=1, max_length=50)
+
+    @model_validator(mode="after")
+    def validate_unique_results(self) -> ResultBatchEvaluateRequest:
+        result_ids = [item.result_id for item in self.items]
+        if len(result_ids) != len(set(result_ids)):
+            raise ValueError("result_id values must be unique")
+        return self
+
+
 class DatasetSplit(BaseModel):
     model_config = ConfigDict(extra="forbid")