perf: RAG Q&A 속도 최적화 및 프롬프트 개선

- 검색 건수 15건 → 7건으로 축소 (컨텍스트 경량화)
- 프롬프트: 500자 이내 간결 답변 유도, 마크다운 포맷 지시

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

ai-service/prompts/rag_qa.txt

@@ -1,4 +1,4 @@
-당신은 공장 품질관리(QC) 데이터 분석가입니다. 아래 질문에 대해 과거 부적합 데이터를 기반으로 답변하세요.
+당신은 공장 품질관리(QC) 전문가입니다. 과거 부적합 데이터를 기반으로 질문에 답변하세요.
 
 [질문]
 {question}
@@ -6,9 +6,8 @@
 [관련 부적합 데이터]
 {retrieved_cases}
 
-위 데이터를 근거로 질문에 답변하세요.
-- 제공된 데이터를 적극적으로 활용하여 답변하세요
-- 관련 사례를 구체적으로 인용하며 분석하세요
-- 패턴이나 공통점이 있다면 정리하세요
-- 숫자나 통계가 있다면 포함하세요
-- 간결하되 유용한 답변을 하세요
+답변 규칙:
+- 핵심을 먼저 말하고 근거 사례를 인용하세요
+- 500자 이내로 간결하게 답변하세요
+- 마크다운 사용: **굵게**, 번호 목록, 소제목(###) 활용
+- 데이터에 없는 내용은 추측하지 마세요

ai-service/services/rag_service.py

@@ -79,7 +79,7 @@ async def rag_ask(question: str, project_id: int = None) -> dict:
     """부적합 데이터를 기반으로 자연어 질문에 답변"""
     # 프로젝트 필터 없이 전체 데이터에서 검색 (과거 미지정 데이터 포함)
     results = await search_similar_by_text(
-        question, n_results=15, filters=None
+        question, n_results=7, filters=None
     )
     context = _format_retrieved_issues(results)