feat: Supabase pgvector tables, HNSW indexes, RPC functions 추가

[harim789]

📌 관련 이슈

closes #6

📝 작업 내용

벡터DB 스키마 설계에 정의된 벡터 검색 인프라를 Supabase에 구축.

테이블 3종 + HNSW 인덱스

• product_embeddings(feature_vec vector(1024)) — HNSW cosine
• review_embeddings(embedding vector(1024)) — HNSW + product_id 인덱스
• user_context_rags(embedding vector(1024)) — HNSW + (user_id, category, created_at) 인덱스

RPC 함수 4종 (service_role 권한)

• match_products(query, category, count, exclude_ids) — discovery 후보 검색
• match_alternatives(base_product_id, count, exclude_ids) — 대체 상품 검색
• match_reviews(query, product_id, count) — review_score 계산
• match_user_contexts(user_id, query, category, count) — RAG 검색

Supabase Dashboard SQL Editor에서 001~008 순서대로 적용. 적용 후 더미 쿼리로 동작 확인:

SELECT * FROM match_products(
  array_fill(0.1::float4, ARRAY[1024])::vector,
  NULL, 5, '{}'::uuid[]
);
-- 데이터 없으면 빈 결과 반환 (정상)

📁 변경 파일

• AI/db/migrations/001_enable_pgvector.sql
• AI/db/migrations/002_create_product_embeddings.sql
• AI/db/migrations/003_create_review_embeddings.sql
• AI/db/migrations/004_create_user_context_rags.sql
• AI/db/migrations/005_rpc_match_products.sql
• AI/db/migrations/006_rpc_match_alternatives.sql
• AI/db/migrations/007_rpc_match_reviews.sql
• AI/db/migrations/008_rpc_match_user_contexts.sql
• AI/scripts/apply_migrations.py

✅ 체크리스트

• 테스트 통과 확인 — SELECT proname FROM pg_proc WHERE proname LIKE 'match_%'; → 4건 확인
• 담당 범위 외 파일 수정 없음
• 코드 주석 확인 — 각 SQL 파일 상단에 목적·의존 테이블 주석 포함

[Copilot]

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[kelly0819]

굿