feat: AI 질문 생성을 위한 내부 임베딩 검색 API 추가

[pswaao88]

변경 사항

• Core 서버에 내부 임베딩 검색 API 추가

  • POST /api/internal/embeddings/search
  • X-Internal-API-Key 인증 사용

• AI 서버가 질문 생성 전에 관련 문서 chunk를 검색할 수 있도록 지원

  • 입력: sessionId, documentIds, queryEmbedding, topK,
    minScore
  • 출력: 관련 chunk 목록과 similarity score

• 세션 컨텍스트 검증 추가

  • 요청한 문서가 해당 세션에 연결되어 있어야 함
  • 분석 완료(ANALYZED) 문서만 검색 가능

• pgvector 기반 cosine similarity 검색 구현

  • embedding <=> ?::vector 사용
  • QueryDSL/JPA로 표현하기 어려운 pgvector 연산이라 JDBC native SQL
    사용

• 검색 service/DTO/controller 및 단위 테스트 추가

다른 서버와 맞춰야 할 내용

• AI 서버

  • 질문 생성 전 POST /api/internal/embeddings/search 호출 필요
  • query 문자열이 아니라 AI 서버에서 생성한 queryEmbedding을 전달
    해야 함
  • documentIds는 세션 생성/질문 생성 payload의 컨텍스트 문서 ID와
    맞춰야 함
  • X-Internal-API-Key 헤더 필수
  • 응답의 results[].chunkText, score, documentId, chunkIndex
    를 RAG 컨텍스트로 사용

• 환경/설정

  • Core 서버와 AI 서버의 X-Internal-API-Key 값 일치 필요
  • 임베딩 모델 차원은 현재 DB의 vector(1536)과 일치해야 함
  • 현재 topK 기본값/최대값과 임베딩 차원은 빠른 Sprint 진행을 위해
    코드 상수로 유지
  • 추후 운영 튜닝이 필요하면 topK 값은 환경변수로 분리 예정

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Project	Deployment	Actions	Updated (UTC)
stackup	Ready	Preview, Comment	May 30, 2026 4:27pm