feat(animal-chat): LanceDB 벡터 검색 RAG 통합

- LanceDB로 MD 문서 252개 청크 인덱싱
- /api/animal-chat에 벡터 검색 컨텍스트 주입
- 마지막 사용자 메시지로 관련 문서 검색 (top 3)
- ChromaDB Windows crash로 LanceDB 채택

backend/app.py

@@ -3192,10 +3192,22 @@ def api_animal_chat():
 {chr(10).join(product_lines)}
 """
         
+        # 벡터 DB 검색 (LanceDB RAG)
+        vector_context = ""
+        try:
+            from utils.animal_rag import get_animal_rag
+            # 마지막 사용자 메시지로 검색
+            last_user_msg = next((m['content'] for m in reversed(messages) if m.get('role') == 'user'), '')
+            if last_user_msg:
+                rag = get_animal_rag()
+                vector_context = rag.get_context_for_chat(last_user_msg, n_results=3)
+        except Exception as e:
+            logging.warning(f"벡터 검색 실패 (무시): {e}")
+        
         # System Prompt 구성
         system_prompt = ANIMAL_CHAT_SYSTEM_PROMPT.format(
             available_products=available_products_text,
-            knowledge_base=ANIMAL_DRUG_KNOWLEDGE
+            knowledge_base=ANIMAL_DRUG_KNOWLEDGE + "\n\n" + vector_context if vector_context else ANIMAL_DRUG_KNOWLEDGE
         )
         
         # OpenAI API 호출