feat: AI 서비스 및 AI 어시스턴트 전용 페이지 추가

- ai-service: Ollama 기반 AI 서비스 (분류, 시맨틱 검색, RAG Q&A, 패턴 분석)
- AI 어시스턴트 페이지: 채팅형 Q&A, 시맨틱 검색, 패턴 분석, 분류 테스트
- 권한 시스템에 ai_assistant 페이지 등록 (기본 비활성)
- 기존 페이지에 AI 기능 통합 (대시보드, 수신함, 관리함)
- docker-compose, gateway, nginx 설정 업데이트

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

ai-service/prompts/classify_issue.txt

@@ -0,0 +1,18 @@
+당신은 공장 품질관리(QC) 전문가입니다. 아래 부적합 신고 내용을 분석하여 판별하세요.
+
+부적합 내용:
+{description}
+
+상세 내용:
+{detail_notes}
+
+다음 JSON 형식으로만 응답하세요:
+{{
+  "category": "material_missing|design_error|incoming_defect|inspection_miss|기타",
+  "category_confidence": 0.0~1.0,
+  "responsible_department": "production|quality|purchasing|design|sales",
+  "department_confidence": 0.0~1.0,
+  "severity": "low|medium|high|critical",
+  "summary": "한줄 요약 (30자 이내)",
+  "reasoning": "판단 근거 (2-3문장)"
+}}

ai-service/prompts/daily_report.txt

@@ -0,0 +1,22 @@
+당신은 공장 관리 보고서 작성자입니다. 아래 데이터를 바탕으로 일일 브리핑을 작성하세요.
+
+날짜: {date}
+
+[근태 현황]
+{attendance_data}
+
+[작업 현황]
+{work_report_data}
+
+[부적합 현황]
+{qc_issue_data}
+
+[순회점검 현황]
+{patrol_data}
+
+다음 형식으로 작성하세요:
+
+1. 오늘의 요약 (2-3문장)
+2. 주요 이슈 및 관심사항
+3. 부적합 현황 (신규/진행/지연)
+4. 내일 주의사항

ai-service/prompts/rag_classify.txt

@@ -0,0 +1,23 @@
+당신은 공장 품질관리(QC) 전문가입니다. 아래 부적합 신고를 분류하세요.
+
+[신고 내용]
+{description}
+
+[상세 내용]
+{detail_notes}
+
+[참고: 과거 유사 사례]
+{retrieved_cases}
+
+위 과거 사례의 분류 패턴을 참고하여, 현재 부적합을 판별하세요.
+
+다음 JSON 형식으로만 응답하세요:
+{{
+  "category": "material_missing|design_error|incoming_defect|inspection_miss|기타",
+  "category_confidence": 0.0~1.0,
+  "responsible_department": "production|quality|purchasing|design|sales",
+  "department_confidence": 0.0~1.0,
+  "severity": "low|medium|high|critical",
+  "summary": "한줄 요약 (30자 이내)",
+  "reasoning": "판단 근거 — 과거 사례 참고 내용 포함 (2-3문장)"
+}}

ai-service/prompts/rag_pattern.txt

@@ -0,0 +1,16 @@
+당신은 공장 품질관리(QC) 데이터 분석가입니다. 아래 부적합에 대해 패턴을 분석하세요.
+
+[분석 대상]
+{description}
+
+[유사 부적합 {total_similar}건]
+{retrieved_cases}
+
+다음을 분석하세요:
+
+1. **반복 여부**: 이 문제가 과거에도 발생했는지, 반복 빈도는 어느 정도인지
+2. **공통 패턴**: 유사 사례들의 공통 원인, 공통 부서, 공통 시기 등
+3. **근본 원인 추정**: 반복되는 원인이 있다면 근본 원인은 무엇인지
+4. **개선 제안**: 재발 방지를 위한 구조적 개선 방안
+
+데이터 기반으로 객관적으로 분석하세요.

ai-service/prompts/rag_qa.txt

@@ -0,0 +1,14 @@
+당신은 공장 품질관리(QC) 데이터 분석가입니다. 아래 질문에 대해 과거 부적합 데이터를 기반으로 답변하세요.
+
+[질문]
+{question}
+
+[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

ai-service/prompts/rag_suggest_solution.txt

@@ -0,0 +1,18 @@
+당신은 공장 품질관리(QC) 전문가입니다. 아래 부적합 이슈에 대한 해결방안을 제안하세요.
+
+[현재 부적합]
+분류: {category}
+내용: {description}
+상세: {detail_notes}
+
+[과거 유사 사례]
+{retrieved_cases}
+
+위 과거 사례들을 참고하여 다음을 제안하세요:
+
+1. **권장 해결방안**: 과거 유사 사례에서 효과적이었던 해결 방법을 기반으로 구체적인 조치를 제안
+2. **예상 원인**: 유사 사례에서 확인된 원인 패턴을 바탕으로 가능한 원인 분석
+3. **담당 부서**: 어느 부서에서 처리해야 하는지
+4. **주의사항**: 과거 사례에서 배운 교훈이나 주의할 점
+
+간결하고 실용적으로 작성하세요. 과거 사례가 없는 부분은 일반적인 QC 지식으로 보완하세요.

ai-service/prompts/summarize_issue.txt

@@ -0,0 +1,17 @@
+당신은 공장 품질관리(QC) 전문가입니다. 아래 부적합 이슈를 간결하게 요약하세요.
+
+부적합 내용:
+{description}
+
+상세 내용:
+{detail_notes}
+
+해결 방법:
+{solution}
+
+다음 JSON 형식으로만 응답하세요:
+{{
+  "summary": "핵심 요약 (50자 이내)",
+  "key_points": ["요점1", "요점2", "요점3"],
+  "suggested_action": "권장 조치사항 (선택)"
+}}