feat(backend): enrich RAG sources with legal citations and chunk identifiers

[youneedpython]

📌 개요

Pinecone 기반 RAG 파이프라인에서 LLM 응답의 출처(sources)를
파일명 중심 구조에서 법령·조항 기반 구조로 확장하여,
Frontend에서 신뢰도 높은 출처 UI를 구현할 수 있도록 개선합니다.

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🔧 주요 변경 사항

• RAG 검색 결과의 sources 구조 고도화
  • citation (법령명 · 조항 표기)
  • law_title, law_short
  • article_no, article_title, clause_no, item_no
  • chunk_id (source + doc_sha + chunk_index 기반 재구성)
  • snippet (출처 요약용 텍스트)
• 동일 법령/조항 기준으로 sources 중복 제거(deduplication)
• 기존 LLM context 형식([1], [2] 인용 표기) 유지

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🎯 변경 목적

• RAG 응답의 근거를 사용자가 이해 가능한 법령·조항 단위로 제공
• 답변 본문 인용 번호와 출처 정보 간 연결성 강화
• Frontend 출처 패널 및 citation UI 구현을 위한 데이터 구조 완성

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🔍 검증 결과

• 로컬 환경에서 RAG 응답 정상 동작 확인
• Network 응답에서 sources 필드에 법령 메타데이터 정상 포함
• chunk_id 값이 빈 문자열이 아닌 정상 값으로 생성됨
• 기존 기능에 대한 breaking change 없음

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📝 비고

• 변경 범위는 backend chain_builder 레이어로 한정됨
• retriever, embedding, LLM 설정에는 영향 없음