feat: 실데이터 기반 AI 업셀링 추천 — 약국 보유 제품 목록에서 추천

- generate_upsell_real(): MSSQL 최근 30일 판매 TOP 40 제품 목록을 AI에 제공
- AI가 실제 약국 보유 제품 중에서만 선택하여 추천
- 실데이터 실패 시 기존 자유 생성(generate_upsell) fallback
- 기존 generate_upsell은 그대로 보존

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

backend/app.py

@@ -1897,9 +1897,32 @@ def admin():
 # AI 업셀링 추천
 # ============================================================================
 
+def _get_available_products():
+    """약국 보유 제품 목록 (최근 30일 판매 실적 기준 TOP 40)"""
+    try:
+        mssql_session = db_manager.get_session('PM_PRES')
+        rows = mssql_session.execute(text("""
+            SELECT TOP 40
+                ISNULL(G.GoodsName, '') AS name,
+                COUNT(*) as sales,
+                MAX(G.Saleprice) as price
+            FROM SALE_SUB S
+            LEFT JOIN PM_DRUG.dbo.CD_GOODS G ON S.DrugCode = G.DrugCode
+            WHERE S.SL_DT_appl >= CONVERT(VARCHAR(8), DATEADD(DAY, -30, GETDATE()), 112)
+              AND G.GoodsName IS NOT NULL
+              AND G.GoodsName NOT LIKE N'%(판매중지)%'
+            GROUP BY G.GoodsName
+            ORDER BY COUNT(*) DESC
+        """)).fetchall()
+        return [{'name': r.name, 'price': float(r.price or 0), 'sales': r.sales} for r in rows]
+    except Exception as e:
+        logging.warning(f"[AI추천] 보유 제품 목록 조회 실패: {e}")
+        return []
+
+
 def _generate_upsell_recommendation(user_id, transaction_id, sale_items, user_name):
     """키오스크 적립 후 AI 업셀링 추천 생성 (fire-and-forget)"""
-    from services.clawdbot_client import generate_upsell
+    from services.clawdbot_client import generate_upsell, generate_upsell_real
 
     if not sale_items:
         return
@@ -1940,9 +1963,18 @@ def _generate_upsell_recommendation(user_id, transaction_id, sale_items, user_na
     except Exception as e:
         logging.warning(f"[AI추천] 구매 이력 수집 실패 (현재 품목만 사용): {e}")
 
-    # Claude로 추천 생성
-    logging.info(f"[AI추천] 생성 시작: user={user_name}, items={current_items}")
-    rec = generate_upsell(user_name, current_items, recent_products)
+    # 실데이터 기반 추천 (보유 제품 목록 제공)
+    available = _get_available_products()
+    rec = None
+
+    if available:
+        logging.info(f"[AI추천] 실데이터 생성 시작: user={user_name}, items={current_items}, 보유제품={len(available)}개")
+        rec = generate_upsell_real(user_name, current_items, recent_products, available)
+
+    # 실데이터 실패 시 기존 방식 fallback
+    if not rec:
+        logging.info(f"[AI추천] 자유 생성 fallback: user={user_name}")
+        rec = generate_upsell(user_name, current_items, recent_products)
 
     if not rec:
         logging.warning("[AI추천] 생성 실패 (AI 응답 없음)")

backend/services/clawdbot_client.py

@@ -247,6 +247,53 @@ def generate_upsell(user_name, current_items, recent_products):
     return _parse_upsell_response(response_text)
 
 
+UPSELL_REAL_SYSTEM_PROMPT = """당신은 동네 약국(청춘약국)의 친절한 약사입니다.
+고객의 구매 이력을 보고, 약국에 실제로 있는 제품 중에서 하나를 추천합니다.
+반드시 [약국 보유 제품 목록]에 있는 제품명을 그대로 사용하세요.
+목록에 없는 제품은 절대 추천하지 마세요.
+강압적이거나 광고 같은 느낌이 아닌, 진심으로 건강을 걱정하는 약사의 말투로 작성해주세요.
+반드시 아래 JSON 형식으로만 응답하세요. 다른 텍스트 없이 JSON만 출력하세요."""
+
+
+def generate_upsell_real(user_name, current_items, recent_products, available_products):
+    """
+    실데이터 기반 업셀링 추천 생성
+    available_products: 약국 보유 제품 리스트 [{'name': ..., 'price': ..., 'sales': ...}, ...]
+    """
+    product_list = '\n'.join(
+        f"- {p['name']} ({int(p['price'])}원, 최근 {p['sales']}건 판매)"
+        for p in available_products if p.get('name')
+    )
+
+    prompt = f"""고객 이름: {user_name}
+오늘 구매한 약: {current_items}
+최근 구매 이력: {recent_products}
+
+[약국 보유 제품 목록 — 이 중에서만 추천하세요]
+{product_list}
+
+규칙:
+1. 위 목록에 있는 제품 중 오늘 구매한 약과 함께 먹으면 좋거나, 구매 패턴상 필요해보이는 약 1가지만 추천
+2. 오늘 이미 구매한 제품은 추천하지 마세요
+3. 메시지는 2문장 이내, 따뜻하고 자연스러운 톤
+4. product 필드에는 목록에 있는 제품명을 정확히 그대로 적어주세요
+
+응답은 반드시 아래 JSON 형식으로만:
+{{"product": "목록에 있는 정확한 제품명", "reason": "추천 이유 (내부용, 1문장)", "message": "{user_name}님, [추천 메시지 2문장 이내]"}}"""
+
+    response_text = ask_clawdbot(
+        prompt,
+        session_id=f'upsell-real-{user_name}',
+        system_prompt=UPSELL_REAL_SYSTEM_PROMPT,
+        timeout=30
+    )
+
+    if not response_text:
+        return None
+
+    return _parse_upsell_response(response_text)
+
+
 def _parse_upsell_response(text):
     """AI 응답에서 JSON 추출"""
     import re