需求：

索引的两项功能：
1. 多语言。 店铺配置的语言如果不等于zh，那么要调用翻译 获得中文翻译结果，同时 如果不等于en，要翻译en的结果。
要缓存到redis。 先查询缓存，没命中缓存再调用翻译，然后存入redis缓存起来。
这些逻辑应该是 @query/translator.py 内部的，不需要调用的地方关心。但是现在是  DictCache，直接改掉，改为redis的缓存

2. 填充 标题的向量化字段。如果该店铺的标题向量化打开，那么应该请求向量化模型根据英文的title得到embedding。使用 BgeEncoder.

以上两个模块的缓存，过期时间都是 最近多长时间内没有访问过。

feat:
1. 更新 REDIS_CONFIG 配置
在 config/env_config.py 中添加了用户提供的配置项（snapshot_db, translation_cache_expire_days, translation_cache_prefix 等）
2. 修改 query/translator.py
将 DictCache 改为 Redis 缓存
实现了 translate_for_indexing 方法，自动处理多语言翻译：
如果店铺语言不等于 zh，自动翻译成 zh
如果店铺语言不等于 en，自动翻译成 en
翻译逻辑封装在 translator.py 内部，调用方无需关心
3. 修改 embeddings/text_encoder.py
在 BgeEncoder 中添加了 Redis 缓存
实现了滑动过期策略（每次访问时重置过期时间）
缓存逻辑参考了提供的 CacheManager 对象
4. 修改 indexer/document_transformer.py
添加了 encoder 和 enable_title_embedding 参数
实现了 _fill_title_embedding 方法，使用英文标题（title_en）生成 embedding
更新了 _fill_text_fields 方法，使用新的 translate_for_indexing 方法
5. 更新 indexer/indexing_utils.py
更新了 create_document_transformer 函数，支持新的 encoder 和 enable_title_embedding 参数
如果启用标题向量化且未提供 encoder，会自动初始化 BgeEncoder