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--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -1,225 +0,0 @@
-# 🍽️ AI Review - 소상공인을 위한 AI 기반 경쟁업체 분석 및 액션 추천 시스템
-
-소상공인들이 카카오맵 리뷰 데이터를 기반으로 경쟁업체를 분석하고, AI가 제안하는 맞춤형 비즈니스 개선 방안을 받을 수 있는 마이크로서비스 기반 플랫폼입니다.
-
-## 🎯 시스템 개요
-
-### 핵심 가치 제안
- **🔍 스마트 경쟁업체 발견**: 지역과 업종 기반으로 유사한 경쟁업체 자동 탐지
- **📊 대량 리뷰 데이터 분석**: 카카오맵 리뷰를 수집하여 고품질 인사이트 도출
- **🤖 AI 기반 맞춤 컨설팅**: Claude AI가 제공하는 실행 가능한 비즈니스 액션 플랜
- **⚡ 완전 자동화**: API 기반으로 모든 과정이 자동화된 솔루션
-
-### 비즈니스 임팩트
- **소상공인**: 데이터 기반 경영 의사결정으로 매출 향상 지원
- **경쟁 우위**: AI 기반 개인화된 비즈니스 전략으로 차별화
- **운영 효율**: 수작업 시장조사 대비 시간과 비용 90% 절감
-
-## 🏗️ 서비스 아키텍처
-
-본 시스템은 3개의 독립적인 마이크로서비스로 구성되어 있습니다:
-
-### 📍 Restaurant Service
-**음식점 검색 및 정보 수집 서비스**
-
- **핵심 기능**: 카카오 로컬 API 기반 음식점 검색 및 상세 정보 수집
- **주요 API**: 
-  - 음식점 검색 (`/restaurants/search`)
-  - 음식점 상세 정보 (`/restaurants/{restaurant_id}`)
- **기술 스택**: FastAPI, Python 3.11, Kakao Local API
- **포트**: 18000
-
-### 📝 Review Service  
-**카카오맵 리뷰 수집 및 분석 서비스**
-
- **핵심 기능**: 카카오맵 리뷰 대량 수집, 감정 분석, 키워드 추출
- **주요 API**:
-  - 리뷰 수집 (`/reviews/collect`)
-  - 리뷰 분석 (`/reviews/analyze`)
- **기술 스택**: FastAPI, Python 3.11, BeautifulSoup, Sentiment Analysis
- **포트**: 19000
-
-### 🧠 Vector Service
-**Vector DB 구축 및 AI 비즈니스 컨설팅 서비스**
-
- **핵심 기능**: ChromaDB 기반 Vector 검색, Claude AI 연동 액션 추천
- **주요 API**:
-  - Vector DB 구축 (`/find-reviews`)
-  - AI 액션 추천 (`/action-recommendation`)
- **기술 스택**: FastAPI, ChromaDB, Sentence Transformers, Claude AI
- **포트**: 8000
-
-## 🚀 AKS 배포 가이드
-
-### 1. 사전 준비
-
-#### Local Ubuntu 접속 후 소스 다운로드
-```bash
-cd ~/workflow
-git clone https://github.com/cna-bootcamp/ai-review.git
-cd ai-review
-```
-
-#### Azure Cloud 로그인
-```bash
-az login --use-device-code
-```
-
-#### AKS Credential 취득
-```bash
-az aks get-credentials aks-digitalgarage-03 -f ~/.kube/config
-```
-
-#### Namespace 생성 및 이동
-```bash
-k create ns ai-review-ns
-kubens ai-review-ns
-```
-
-#### Image Pull Secret 생성
-```bash
-./restaurant/create-imagepullsecret.sh acrdigitalgarage03 rg-digitalgarage-03
-```
-
-### 2. Restaurant Service 배포
-
-#### 디렉토리 이동
-```bash
-cd ~/workspace/ai-review/restaurant
-```
-
-#### 베이스 이미지 빌드
-```bash
-./build-base.sh latest acrdigitalgarage03 rg-digitalgarage-03
-```
-
-#### 서비스 이미지 빌드
-```bash
-./build.sh latest acrdigitalgarage03 rg-digitalgarage-03
-```
-
-#### Manifest 수정
- **Deployment yaml** (`deployment/manifest/deployment.yaml`)의 image명을 서비스 이미지명으로 변경
- **Ingress yaml** (`deployment/manifest/ingress.yaml`)의 host 수정
-  ```bash
-  # Ingress IP 확인
-  k get svc -n ingress-nginx
-  ```
-
-#### 배포 실행
-```bash
-k apply -f deployment/manifest
-```
-
-#### 배포 확인
-```bash
-# Pod 상태 확인
-k get po
-
-# Ingress 확인  
-k get ing
-
-# Swagger 페이지 접속
-# http://{ingress 주소}/docs
-```
-
-### 3. Review Service 배포
-
-#### 디렉토리 이동
-```bash
-cd ~/workspace/ai-review/review
-```
-
-#### 베이스 이미지 빌드
-```bash
-./build-base.sh latest acrdigitalgarage03 rg-digitalgarage-03
-```
-
-#### 서비스 이미지 빌드
-```bash
-./build.sh latest acrdigitalgarage03 rg-digitalgarage-03
-```
-
-#### Manifest 수정
- **Deployment yaml** (`deployment/manifest/deployment.yaml`)의 image명을 서비스 이미지명으로 변경
- **Ingress yaml** (`deployment/manifest/ingress.yaml`)의 host 수정
-  ```bash
-  # Ingress IP 확인
-  k get svc -n ingress-nginx
-  ```
-
-#### 배포 실행
-```bash
-k apply -f deployment/manifest
-```
-
-#### 배포 확인
-```bash
-# Pod 상태 확인
-k get po
-
-# Ingress 확인
-k get ing
-
-# Swagger 페이지 접속
-# http://{ingress 주소}/docs
-```
-
-### 4. Vector Service 배포
-
-#### 디렉토리 이동
-```bash
-cd ~/workspace/ai-review/vector
-```
-
-#### 베이스 이미지 빌드
-```bash
-./build-base.sh latest acrdigitalgarage03 rg-digitalgarage-03
-```
-
-#### 서비스 이미지 빌드
-```bash
-./build.sh latest acrdigitalgarage03 rg-digitalgarage-03
-```
-
-#### Manifest 수정
- **Deployment yaml** (`deployment/manifest/deployment.yaml`)의 image명을 서비스 이미지명으로 변경
- **Ingress yaml** (`deployment/manifest/ingress.yaml`)의 host 수정
-  ```bash
-  # Ingress IP 확인
-  k get svc -n ingress-nginx
-  ```
-
-#### 배포 실행
-```bash
-k apply -f deployment/manifest
-```
-
-#### 배포 확인
-```bash
-# Pod 상태 확인
-k get po
-
-# Ingress 확인
-k get ing
-
-# Swagger 페이지 접속
-# http://{ingress 주소}/docs
-```
-
-## 🔧 서비스 상태 확인
-
-### 전체 서비스 상태 점검
-```bash
-# 모든 Pod 상태 확인
-kubectl get pods -n ai-review-ns
-
-# 모든 Service 확인
-kubectl get svc -n ai-review-ns
-
-# 모든 Ingress 확인
-kubectl get ing -n ai-review-ns
-
-# 로그 확인 (예: restaurant 서비스)
-kubectl logs -l app=restaurant-api -n ai-review-ns --tail=100
-```
--- a/review/deployment/manifests/configmap.yaml
+++ b/review/deployment/manifests/configmap.yaml
@ -0,0 +1,78 @@
+# deployment/manifests/configmap.yaml
+apiVersion: v1
+kind: ConfigMap
+metadata:
+  name: kakao-review-api-config
+data:
+  # 애플리케이션 설정
+  APP_TITLE: "카카오맵 리뷰 분석 API"
+  APP_VERSION: "1.0.1"
+  APP_DESCRIPTION: "교육 목적 전용 - 실제 서비스 사용 금지"
+  
+  # 서버 설정
+  HOST: "0.0.0.0"
+  PORT: "8000"
+  WORKERS: "1"
+  LOG_LEVEL: "info"
+  
+  # API 기본값 설정 (AKS 환경에 최적화)
+  DEFAULT_MAX_TIME: "300"
+  DEFAULT_DAYS_LIMIT: "60"
+  MAX_DAYS_LIMIT: "365"
+  MIN_MAX_TIME: "60"
+  MAX_MAX_TIME: "600"
+  
+  # 🔧 Chrome 브라우저 설정 (AKS 환경 최적화)
+  CHROME_OPTIONS: |
+    --headless=new
+    --no-sandbox
+    --disable-dev-shm-usage
+    --disable-gpu
+    --disable-software-rasterizer
+    --window-size=1920,1080
+    --disable-extensions
+    --disable-plugins
+    --disable-usb-keyboard-detect
+    --no-first-run
+    --no-default-browser-check
+    --disable-logging
+    --log-level=3
+    --disable-background-timer-throttling
+    --disable-backgrounding-occluded-windows
+    --disable-renderer-backgrounding
+    --disable-features=TranslateUI,VizDisplayCompositor
+    --disable-ipc-flooding-protection
+    --memory-pressure-off
+    --max_old_space_size=4096
+    --no-zygote
+    --disable-setuid-sandbox
+    --disable-background-networking
+    --disable-default-apps
+    --disable-sync
+    --metrics-recording-only
+    --safebrowsing-disable-auto-update
+    --disable-prompt-on-repost
+    --disable-hang-monitor
+    --disable-client-side-phishing-detection
+    --disable-component-update
+    --disable-domain-reliability
+    --user-data-dir=/tmp/chrome-user-data
+    --data-path=/tmp/chrome-user-data
+    --disk-cache-dir=/tmp/chrome-cache
+    --aggressive-cache-discard
+    --disable-web-security
+    --allow-running-insecure-content
+    --disable-blink-features=AutomationControlled
+  
+  # 스크롤링 설정 (AKS 환경에 맞게 조정)
+  SCROLL_CHECK_INTERVAL: "5"
+  SCROLL_NO_CHANGE_LIMIT: "6"
+  SCROLL_WAIT_TIME_SHORT: "2.0"
+  SCROLL_WAIT_TIME_LONG: "3.0"
+  
+  # 법적 경고 메시지
+  LEGAL_WARNING_ENABLED: "true"
+  CONTACT_EMAIL: "admin@example.com"
+  
+  # 건강 체크 설정
+  HEALTH_CHECK_TIMEOUT: "10"
--- a/review/deployment/manifests/deployment.yaml
+++ b/review/deployment/manifests/deployment.yaml
@ -0,0 +1,130 @@
+# deployment/manifests/deployment.yaml
+apiVersion: apps/v1
+kind: Deployment
+metadata:
+  name: kakao-review-api
+  labels:
+    app: kakao-review-api
+    version: v1
+spec:
+  replicas: 1
+  selector:
+    matchLabels:
+      app: kakao-review-api
+  template:
+    metadata:
+      labels:
+        app: kakao-review-api
+        version: v1
+    spec:
+      imagePullSecrets:
+      - name: acr-secret
+      containers:
+      - name: api
+        image: acrdigitalgarage03.azurecr.io/kakao-review-api:latest
+        imagePullPolicy: Always
+        ports:
+        - containerPort: 19000
+          name: http
+        
+        # 🔧 ConfigMap 환경 변수
+        envFrom:
+        - configMapRef:
+            name: kakao-review-api-config
+        
+        # 🔧 Secret 환경 변수
+        env:
+        - name: EXTERNAL_API_KEY
+          valueFrom:
+            secretKeyRef:
+              name: kakao-review-api-secret
+              key: EXTERNAL_API_KEY
+        - name: DB_USERNAME
+          valueFrom:
+            secretKeyRef:
+              name: kakao-review-api-secret
+              key: DB_USERNAME
+        - name: DB_PASSWORD
+          valueFrom:
+            secretKeyRef:
+              name: kakao-review-api-secret
+              key: DB_PASSWORD
+        - name: JWT_SECRET
+          valueFrom:
+            secretKeyRef:
+              name: kakao-review-api-secret
+              key: JWT_SECRET
+        # 🔧 Chrome/ChromeDriver 환경 변수 (VM과 동일)
+        - name: WDM_LOCAL
+          value: "/tmp/.wdm"
+        - name: WDM_LOG_LEVEL
+          value: "0"
+        - name: CHROME_BIN
+          value: "/usr/bin/google-chrome"
+        - name: CHROMEDRIVER_BIN
+          value: "/usr/local/bin/chromedriver"
+        - name: DISPLAY
+          value: ":99"
+        - name: DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS
+          value: "/dev/null"
+        
+        # 🔧 리소스 제한 (Chrome 실행에 충분한 리소스)
+        resources:
+          requests:
+            memory: "2Gi"
+            cpu: "1000m"
+          limits:
+            memory: "4Gi"
+            cpu: "2000m"
+        
+        # 🔧 헬스 체크 (타임아웃 증가)
+        livenessProbe:
+          httpGet:
+            path: /health
+            port: 19000
+          initialDelaySeconds: 60
+          periodSeconds: 30
+          timeoutSeconds: 15
+          failureThreshold: 5
+        
+        readinessProbe:
+          httpGet:
+            path: /health
+            port: 19000
+          initialDelaySeconds: 30
+          periodSeconds: 10
+          timeoutSeconds: 10
+          failureThreshold: 5
+        
+        # 🔧 간소화된 보안 컨텍스트 (AKS 호환)
+        securityContext:
+          runAsNonRoot: false
+          runAsUser: 0
+          allowPrivilegeEscalation: true
+          readOnlyRootFilesystem: false
+          capabilities:
+            add:
+            - SYS_ADMIN
+            drop: []
+        
+        # 🔧 볼륨 마운트 (Chrome 실행 최적화)
+        volumeMounts:
+        - name: tmp-volume
+          mountPath: /tmp
+        - name: dev-shm
+          mountPath: /dev/shm
+      
+      # 🔧 볼륨 정의 (간소화)
+      volumes:
+      - name: tmp-volume
+        emptyDir: {}
+      - name: dev-shm
+        emptyDir:
+          medium: Memory
+          sizeLimit: 2Gi
+      
+      restartPolicy: Always
+      
+      # 🔧 Pod 레벨 보안 설정 제거 (AKS 호환을 위해)
+      # securityContext: 제거
+
--- a/review/deployment/manifests/ingress.yaml
+++ b/review/deployment/manifests/ingress.yaml
@ -0,0 +1,39 @@
+# deployment/manifests/ingress.yaml
+apiVersion: networking.k8s.io/v1
+kind: Ingress
+metadata:
+  name: kakao-review-api-ingress
+  annotations:
+    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
+    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "false"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: "10m"
+    # 🔧 타임아웃 설정 (Chrome 분석 시간 고려)
+    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "1800"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "1800"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/client-body-timeout: "1800"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-connect-timeout: "60"
+    # 🔧 CORS 설정 (필요시)
+    nginx.ingress.kubernetes.io/enable-cors: "true"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/cors-allow-origin: "*"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/cors-allow-methods: "GET, POST, OPTIONS"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/cors-allow-headers: "DNT,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Range,Authorization"
+spec:
+  ingressClassName: nginx
+  rules:
+  # 🔧 환경에 맞게 호스트명 수정 필요
+  - host: kakao-review-api.20.249.191.180.nip.io
+    http:
+      paths:
+      - path: /
+        pathType: Prefix
+        backend:
+          service:
+            name: kakao-review-api-service
+            port:
+              number: 80
+  # 🔧 TLS 설정 (HTTPS 필요시 주석 해제)
+  # tls:
+  # - hosts:
+  #   - kakao-review-api.example.com
+  #   secretName: kakao-review-api-tls
+
--- a/review/deployment/manifests/secret.yaml
+++ b/review/deployment/manifests/secret.yaml
@ -0,0 +1,21 @@
+# deployment/manifests/secret.yaml
+apiVersion: v1
+kind: Secret
+metadata:
+  name: kakao-review-api-secret
+type: Opaque
+data:
+  # 🔧 현재 사용하지 않지만 향후 확장을 위한 플레이스홀더
+  # 실제 값 설정 시: echo -n "your-value" | base64
+  
+  # API 키 (향후 카카오 공식 API 연동용)
+  EXTERNAL_API_KEY: ""
+  
+  # 데이터베이스 연결 정보 (향후 DB 연동용)
+  DB_USERNAME: ""
+  DB_PASSWORD: ""
+  DB_HOST: ""
+  
+  # JWT 시크릿 (향후 인증 기능용)
+  JWT_SECRET: ""
+
--- a/review/deployment/manifests/service.yaml
+++ b/review/deployment/manifests/service.yaml
@ -0,0 +1,17 @@
+# deployment/manifests/service.yaml
+apiVersion: v1
+kind: Service
+metadata:
+  name: kakao-review-api-service
+  labels:
+    app: kakao-review-api
+spec:
+  type: ClusterIP
+  ports:
+  - port: 80
+    targetPort: 19000
+    protocol: TCP
+    name: http
+  selector:
+    app: kakao-review-api
+
--- a/vector/README.md
+++ b/vector/README.md
@ -94,8 +94,7 @@ vector/
 | Method | Endpoint | 설명 | 요청 모델 | 응답 모델 |
 |--------|----------|------|-----------|-----------|
 | `POST` | `/find-reviews` | 리뷰 수집 및 Vector DB 저장 | VectorBuildRequest | FindReviewsResponse |
-| `POST` | `/action-recommendation` | AI 기반 비즈니스 추천 | ActionRecommendationRequest | 
-| `GET` | `/store/{store_id}` | store_id로 매장 정보 조회 | Path Parameter | StoreInfoResponse  ActionRecommendationSimpleResponse |
+| `POST` | `/action-recommendation` | AI 기반 비즈니스 추천 | ActionRecommendationRequest | ActionRecommendationSimpleResponse |

 ## 🚀 빠른 시작

@ -277,9 +276,8 @@ curl -X POST "http://vector-api.20.249.191.180.nip.io/find-reviews" \
    "category_name": "음식점 > 치킨",
    "address_name": "서울특별시 강남구 역삼동 123-45",
    "phone": "02-123-4567",
-    "place_url": "http://place.map.kakao.com/501745730",
-    "x": "127.0276543",
-    "y": "37.4979234"
+    "x": "127.0276",
+    "y": "37.4979"
  },
  "food_category": "치킨",
  "total_reviews": 127,
@ -287,263 +285,14 @@ curl -X POST "http://vector-api.20.249.191.180.nip.io/find-reviews" \
  "execution_time": 45.2,
  "stored_data": {
    "501745730": {
-      "store_info": {
-        "id": "501745730",
-        "name": "맛있는 치킨집",
-        "category": "음식점 > 치킨",
-        "rating": "4.2",
-        "review_count": "23",
-        "status": "영업중",
-        "address": "서울특별시 강남구 역삼동 123-45",
-        "phone": "02-123-4567",
-        "place_url": "http://place.map.kakao.com/501745730",
-        "x": "127.0276543",
-        "y": "37.4979234"
-      },
-      "reviews": [
-        {
-          "reviewer_name": "김○○",
-          "reviewer_level": "골드리뷰어",
-          "reviewer_stats": {
-            "reviews": 156,
-            "average_rating": 4.3,
-            "followers": 23
-          },
-          "rating": 5,
-          "date": "2024-06-10",
-          "content": "치킨이 정말 맛있어요! 바삭하고 양념이 잘 배어있어서 자꾸 손이 갑니다. 배달도 빨라서 좋았어요.",
-          "badges": ["맛집", "친절", "빠른배달"],
-          "likes": 12,
-          "photo_count": 3,
-          "has_photos": true
-        },
-        {
-          "reviewer_name": "이○○",
-          "reviewer_level": "실버리뷰어",
-          "reviewer_stats": {
-            "reviews": 89,
-            "average_rating": 4.1,
-            "followers": 8
-          },
-          "rating": 4,
-          "date": "2024-06-08",
-          "content": "치킨은 맛있는데 가격이 조금 비싼 것 같아요. 그래도 재주문 의향 있습니다.",
-          "badges": ["맛있음", "가격"],
-          "likes": 7,
-          "photo_count": 1,
-          "has_photos": true
-        },
-        {
-          "reviewer_name": "박○○",
-          "reviewer_level": "브론즈리뷰어",
-          "reviewer_stats": {
-            "reviews": 34,
-            "average_rating": 3.9,
-            "followers": 2
-          },
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-          "description": "테이블 QR코드를 통한 실시간 피드백 수집, 불만사항 즉시 대응 체계 마련. 주간 피드백 분석 및 개선사항 도출",
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-      "경쟁업체의 강점(가성비, 맛, 친절)을 벤치마킹하되, 차별화 포인트를 명확히 설정하세요"
+      "배달앱 리뷰 모니터링 시스템 도입",
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-              "맛",
-              "친절",
-              "분위기"
-            ],
-            "negative_aspects": [
-              "고객 만족도 양극화 (일관성 부족)"
-            ],
-            "recent_trends": [
-              "최근 만족도 상승"
-            ],
-            "rating_pattern": "안정적 고만족"
-          },
-          "insights": {
-            "competitive_advantage": [
-              "높은 고객 만족도",
-              "활발한 고객 참여",
-              "맛 우수",
-              "친절 우수"
-            ],
-            "critical_issues": [],
-            "improvement_opportunities": []
-          }
-        }
-      },
-      {
-        "rank": 3,
-        "store_name": "",
-        "category": "일식",
-        "similarity_score": 0.314,
-        "performance_analysis": {
-          "performance": {
-            "rating": "3.9",
-            "review_count": "103",
-            "status": "영업 중"
-          },
-          "feedback": {
-            "positive_aspects": [
-              "가성비",
-              "맛",
-              "친절"
-            ],
-            "negative_aspects": [],
-            "recent_trends": [],
-            "rating_pattern": "양극화 패턴"
-          },
-          "insights": {
-            "competitive_advantage": [
-              "활발한 고객 참여",
-              "맛 우수",
-              "친절 우수"
-            ],
-            "critical_issues": [],
-            "improvement_opportunities": []
+          "business_insights": {
+            "key_finding": "신메뉴 런칭으로 리뷰 급증"
          }
        }
      }
    ],
    "actionable_recommendations": {
      "immediate_actions": [
-        "고객 만족도 양극화 (일관성 부족) 개선 (업계 1개 업체 공통 문제)"
+        "배달 서비스 개선 (업계 5개 업체 공통 문제)"
      ],
-      "strategic_improvements": [],
-      "benchmarking_targets": []
+      "strategic_improvements": [
+        "메뉴 다양성 확대"
+      ],
+      "benchmarking_targets": [
+        "○○치킨: 신메뉴 마케팅 전략"
+      ]
    }
  }
 }
 ```

-### 3. 매장 정보 조회 API
-#### 요청 예시
-```bash
-curl -X GET "http://vector-api.20.249.191.180.nip.io/store/501745730"
-```
-
-#### 응답 예시 (성공)
-```json
-{
-  "success": true,
-  "message": "매장 정보 조회 성공: 맛있는 치킨집",
-  "store_id": "501745730",
-  "store_info": {
-    "id": "501745730",
-    "place_name": "맛있는 치킨집",
-    "category_name": "음식점 > 치킨",
-    "address_name": "서울특별시 강남구 역삼동 123-45",
-    "phone": "02-123-4567",
-    "place_url": "http://place.map.kakao.com/501745730",
-    "x": "127.0276543",
-    "y": "37.4979234"
-  },
-  "reviews": [
-    {
-      "reviewer_name": "김○○",
-      "rating": 5,
-      "date": "2024-06-10",
-      "content": "치킨이 정말 맛있어요!",
-      "badges": ["맛집", "친절", "빠른배달"],
-      "likes": 12
-    }
-  ],
-  "review_summary": {
-    "total_reviews": 23,
-    "average_rating": 4.2,
-    "rating_distribution": {
-      "5": 12,
-      "4": 8,
-      "3": 2,
-      "2": 1,
-      "1": 0
-    },
-    "total_likes": 145,
-    "common_keywords": ["맛집", "친절", "빠른배달", "바삭함"]
-  },
-  "metadata": {
-    "store_id": "501745730",
-    "store_name": "맛있는 치킨집",
-    "food_category": "치킨",
-    "region": "서울특별시 강남구 역삼동",
-    "last_updated": "2024-06-17T10:30:00"
-  },
-  "last_updated": "2024-06-17T10:30:00",
-  "total_reviews": 23,
-  "execution_time": 0.15
-}
-```
-
-#### 응답 예시 (실패)
-```json
-{
-  "success": false,
-  "message": "매장 정보를 찾을 수 없습니다: store_id=999999",
-  "store_id": "999999",
-  "store_info": null,
-  "reviews": null,
-  "review_summary": null,
-  "metadata": null,
-  "last_updated": null,
-  "total_reviews": 0,
-  "execution_time": 0.05
-}
-```
-
 ## ⚙️ 환경 설정

 ### 필수 환경변수
--- a/vector/app/main.py
+++ b/vector/app/main.py
@ -30,7 +30,7 @@ from contextlib import asynccontextmanager
 from datetime import datetime
 from typing import Optional
 import asyncio
-from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, Path, Query
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
 from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from pydantic import BaseModel, Field
@ -43,8 +43,7 @@ from app.models.vector_models import (
    ActionRecommendationRequest, ActionRecommendationResponse,
    ActionRecommendationSimpleResponse,
    VectorDBStatusResponse, VectorDBStatus,
-    FindReviewsResponse, StoredDataInfo, 
-    StoreInfoRequest, StoreInfoResponse
+    FindReviewsResponse, StoredDataInfo
 )

 from app.services.restaurant_service import RestaurantService
@ -53,8 +52,6 @@ from app.services.vector_service import VectorService
 from app.services.claude_service import ClaudeService
 from app.utils.category_utils import extract_food_category

-import json
-
 # 로깅 설정
 logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
@ -437,7 +434,7 @@ async def find_reviews(
        
        # 동종 업체 리뷰 수집 (본인 가게 제외)
        similar_store_names = []
-        max_similar_reviews = settings.MAX_REVIEWS_PER_RESTAURANT
+        max_similar_reviews = min(settings.MAX_REVIEWS_PER_RESTAURANT // 2, 20)  # 절반 또는 최대 20개
        for store in similar_stores[:settings.MAX_RESTAURANTS_PER_CATEGORY]:  # 환경변수 활용
            store_info, reviews = await review_service.collect_store_reviews(
                store.id, 
@ -623,36 +620,25 @@ async def action_recommendation_simple(
    "/vector-status",
    response_model=VectorDBStatusResponse,
    summary="Vector DB 상태 조회",
-    description="Vector DB의 현재 상태와 수집된 매장 ID 목록을 조회합니다."
+    description="Vector DB의 현재 상태를 조회합니다."
 )
-async def get_vector_status(
-    include_store_ids: bool = Query(True, description="매장 ID 목록 포함 여부"),
-    store_limit: int = Query(200, description="매장 ID 목록 최대 개수", ge=1, le=1000),
-    vector_service: VectorService = Depends(get_vector_service)
-):
-    """Vector DB 상태와 수집된 매장 ID 목록을 조회합니다."""
+async def get_vector_status(vector_service: VectorService = Depends(get_vector_service)):
+    """Vector DB 상태를 조회합니다."""
    try:
-        # store_id 목록 포함 여부와 제한 개수 전달
-        db_status = vector_service.get_db_status(
-            include_store_ids=include_store_ids,
-            store_limit=store_limit
-        )
+        db_status = vector_service.get_db_status()
        
        status = VectorDBStatus(
            collection_name=db_status['collection_name'],
            total_documents=db_status['total_documents'],
            total_stores=db_status['total_stores'],
            db_path=db_status['db_path'],
-            last_updated=db_status.get('last_updated'),
-            # 새로 추가되는 정보
-            store_ids=db_status.get('store_ids', [])
+            last_updated=db_status.get('last_updated')
        )
        
-        store_count = len(db_status.get('store_ids', []))
        return VectorDBStatusResponse(
            success=True,
            status=status,
-            message=f"Vector DB 상태 조회 성공 - {store_count}개 매장 ID 포함"
+            message="Vector DB 상태 조회 성공"
        )
        
    except Exception as e:
@ -663,8 +649,7 @@ async def get_vector_status(
                collection_name="unknown",
                total_documents=0,
                total_stores=0,
-                db_path="unknown",
-                store_ids=[]
+                db_path="unknown"
            ),
            message=f"상태 조회 실패: {str(e)}"
        )
@ -684,65 +669,6 @@ async def health_check():
        "initialization_errors": app_state["initialization_errors"]
    }

-@app.get(
-    "/store/{store_id}",
-    response_model=StoreInfoResponse,
-    summary="매장 정보 조회",
-    description="store_id를 이용하여 Vector DB에서 매장 기본정보와 리뷰 정보를 조회합니다"
-)
-async def get_store_info(
-    store_id: str = Path(..., description="조회할 매장 ID", example="501745730"),
-    vector_service: VectorService = Depends(get_vector_service)
-):
-    """🏪 store_id로 매장 정보 조회 API"""
-    start_time = datetime.now()
-    
-    try:
-        logger.info(f"🔍 매장 정보 조회 요청: store_id={store_id}")
-        
-        # Vector DB에서 매장 정보 조회
-        store_data = vector_service.get_store_by_id(store_id)
-        
-        execution_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
-        
-        if not store_data:
-            return StoreInfoResponse(
-                success=False,
-                message=f"매장 정보를 찾을 수 없습니다: store_id={store_id}",
-                store_id=store_id,
-                execution_time=execution_time
-            )
-        
-        # 성공 응답
-        store_info = store_data.get('store_info', {})
-        reviews = store_data.get('reviews', [])
-        review_summary = store_data.get('review_summary', {})
-        metadata = store_data.get('metadata', {})
-        
-        return StoreInfoResponse(
-            success=True,
-            message=f"매장 정보 조회 성공: {store_info.get('place_name', store_id)}",
-            store_id=store_id,
-            store_info=store_info,
-            reviews=reviews,
-            review_summary=review_summary,
-            metadata=metadata,
-            last_updated=store_data.get('combined_at'),
-            total_reviews=len(reviews),
-            execution_time=execution_time
-        )
-        
-    except Exception as e:
-        execution_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
-        logger.error(f"❌ 매장 정보 조회 실패: store_id={store_id}, error={e}")
-        
-        return StoreInfoResponse(
-            success=False,
-            message=f"매장 정보 조회 중 오류 발생: {str(e)}",
-            store_id=store_id,
-            execution_time=execution_time
-        )
-
 if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host=settings.HOST, port=settings.PORT)
--- a/vector/app/models/vector_models.py
+++ b/vector/app/models/vector_models.py
@ -96,7 +96,6 @@ class VectorStoreDocument(BaseModel):
    review_summary: Dict[str, Any] = Field(description="리뷰 요약 정보")
    last_updated: str = Field(description="마지막 업데이트 시간")

-    
 class VectorDBStatus(BaseModel):
    """Vector DB 상태 정보"""
    collection_name: str = Field(description="컬렉션명")
@ -104,32 +103,9 @@ class VectorDBStatus(BaseModel):
    total_stores: int = Field(description="총 가게 수")
    db_path: str = Field(description="DB 경로")
    last_updated: Optional[str] = Field(None, description="마지막 업데이트 시간")
-    store_ids: List[str] = Field(default=[], description="수집된 매장 ID 목록")

 class VectorDBStatusResponse(BaseModel):
    """Vector DB 상태 조회 응답"""
    success: bool = Field(description="조회 성공 여부")
    status: VectorDBStatus = Field(description="DB 상태 정보")
    message: str = Field(description="응답 메시지")
-
-class StoreInfoRequest(BaseModel):
-    """매장 정보 조회 요청 모델"""
-    store_id: str = Field(
-        ...,
-        description="조회할 매장 ID",
-        example="501745730"
-    )
-
-class StoreInfoResponse(BaseModel):
-    """매장 정보 조회 응답 모델"""
-    success: bool = Field(description="조회 성공 여부")
-    message: str = Field(description="응답 메시지")
-    store_id: str = Field(description="매장 ID")
-    store_info: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="매장 기본 정보")
-    reviews: Optional[List[Dict[str, Any]]] = Field(None, description="리뷰 목록")
-    review_summary: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="리뷰 요약 정보")
-    metadata: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="Vector DB 메타데이터")
-    last_updated: Optional[str] = Field(None, description="마지막 업데이트 시간")
-    total_reviews: int = Field(default=0, description="총 리뷰 수")
-    execution_time: Optional[float] = Field(None, description="실행 시간(초)")
-    
--- a/vector/app/services/vector_service.py
+++ b/vector/app/services/vector_service.py
@ -147,67 +147,74 @@ class VectorService:
        food_category: str, 
        region: str
    ) -> Dict[str, Any]:
-        """Vector Store를 구축합니다 (기존 데이터 업데이트 포함)"""
+        """Vector Store를 구축합니다"""
        if not self.is_ready():
            raise Exception(f"VectorService가 준비되지 않음: {self.initialization_error}")
        
        try:
-            logger.info("🔧 Vector Store 구축 시작 (기존 데이터 업데이트 포함)...")
-            start_time = datetime.now()
+            logger.info("🚀 Vector Store 구축 시작")
            
-            # 1단계: 가게 분류 (새 가게 vs 업데이트 vs 중복)
-            logger.info("🔍 가게 분류 중...")
-            categorization = self.categorize_stores(review_results, region, food_category)
+            processed_count = 0
+            documents = []
+            embeddings = []
+            metadatas = []
+            ids = []
            
-            # 2단계: 기존 가게 업데이트
-            update_result = {'updated_count': 0, 'skipped_count': 0}
-            if categorization['update_stores']:
-                logger.info(f"🔄 {len(categorization['update_stores'])}개 기존 가게 업데이트 중...")
-                update_result = self.update_existing_stores(
-                    categorization['update_stores'], food_category, region
+            for store_id, store_info, reviews in review_results:
+                try:
+                    # 텍스트 추출 및 임베딩 생성
+                    text_for_embedding = extract_text_for_embedding(store_info, reviews)
+                    embedding = self.embedding_model.encode(text_for_embedding)
+                    
+                    # 메타데이터 생성
+                    metadata = create_metadata(store_info, food_category, region)
+                    
+                    # 문서 ID 생성
+                    document_id = create_store_hash(store_id, store_info.get('name', ''), region)
+                    
+                    # 문서 데이터 생성
+                    document_text = combine_store_and_reviews(store_info, reviews)
+                    
+                    documents.append(document_text)
+                    embeddings.append(embedding.tolist())
+                    metadatas.append(metadata)
+                    ids.append(document_id)
+                    
+                    processed_count += 1
+                    
+                except Exception as e:
+                    logger.warning(f"⚠️ 가게 {store_id} 처리 실패: {e}")
+                    continue
+            
+            # Vector DB에 저장
+            if documents:
+                self.collection.add(
+                    documents=documents,
+                    embeddings=embeddings,
+                    metadatas=metadatas,
+                    ids=ids
                )
                
-            # 3단계: 새 가게 추가
-            add_result = {'added_count': 0}
-            if categorization['new_stores']:
-                logger.info(f"✨ {len(categorization['new_stores'])}개 새 가게 추가 중...")
-                add_result = self.add_new_stores(
-                    categorization['new_stores'], food_category, region
-                )
+                logger.info(f"✅ Vector Store 구축 완료: {processed_count}개 문서 저장")
                
-            # 4단계: 결과 정리
-            total_processed = update_result['updated_count'] + add_result['added_count']
-            execution_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
-            
-            result = {
-                'success': True,
-                'processed_count': total_processed,  # ← 기존 API 호환성 유지
-                'execution_time': execution_time,
-                'summary': categorization['summary'],
-                'operations': {
-                    'new_stores_added': add_result['added_count'],
-                    'existing_stores_updated': update_result['updated_count'],
-                    'update_skipped': update_result.get('skipped_count', 0),
-                    'duplicates_removed': categorization['summary']['duplicate_count']
-                },
-                'message': f"✅ Vector DB 처리 완료: 새 가게 {add_result['added_count']}개 추가, "
-                          f"기존 가게 {update_result['updated_count']}개 업데이트"
-            }
-            
-            logger.info(f"📊 Vector Store 구축 완료:")
-            logger.info(f"  - 총 처리: {total_processed}개")
-            logger.info(f"  - 새 가게: {add_result['added_count']}개")
-            logger.info(f"  - 업데이트: {update_result['updated_count']}개")
-            logger.info(f"  - 실행 시간: {execution_time:.2f}초")
-            
-            return result
+                return {
+                    'success': True,
+                    'processed_count': processed_count,
+                    'message': f"{processed_count}개 문서가 Vector DB에 저장되었습니다"
+                }
+            else:
+                return {
+                    'success': False,
+                    'error': '저장할 문서가 없습니다',
+                    'processed_count': 0
+                }
                
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Vector Store 구축 실패: {e}")
            return {
                'success': False,
                'error': str(e),
-                'processed_count': 0  # ← 기존 API 호환성 유지
+                'processed_count': 0
            }
    
    def search_similar_cases_improved(self, store_id: str, context: str, limit: int = 5) -> Optional[Dict[str, Any]]:
@ -892,14 +899,8 @@ class VectorService:
        
        return recommendations
    
-    def get_db_status(self, include_store_ids: bool = True, store_limit: int = 200) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        DB 상태 정보 반환 - store_id 목록 포함
-        
-        Args:
-            include_store_ids: store_id 목록 포함 여부
-            store_limit: store_id 목록 최대 개수
-        """
+    def get_db_status(self) -> Dict[str, Any]:
+        """DB 상태 정보 반환"""
        try:
            if not self.is_ready():
                return {
@ -908,27 +909,19 @@ class VectorService:
                    'total_stores': 0,
                    'db_path': self.db_path,
                    'status': 'not_ready',
-                    'error': self.initialization_error,
-                    'store_ids': []
+                    'error': self.initialization_error
                }
            
-            # 기본 컬렉션 정보 조회
+            # 컬렉션 정보 조회
            count = self.collection.count()
            
-            # store_id 목록 조회 (옵션)
-            store_ids = []
-            if include_store_ids:
-                store_ids = self.get_all_store_ids(limit=store_limit)
-            
            return {
                'collection_name': self.collection_name,
                'total_documents': count,
-                'total_stores': len(store_ids) if include_store_ids else count,
+                'total_stores': count,  # 각 문서가 하나의 가게를 나타냄
                'db_path': self.db_path,
                'status': 'ready',
-                'last_updated': datetime.now().isoformat(),
-                # 새로 추가되는 정보
-                'store_ids': store_ids
+                'last_updated': datetime.now().isoformat()
            }
            
        except Exception as e:
@ -939,370 +932,5 @@ class VectorService:
                'total_stores': 0,
                'db_path': self.db_path,
                'status': 'error',
-                'error': str(e),
-                'store_ids': []
+                'error': str(e)
            }
-            
-    def get_existing_store_data(self, region: str = None, food_category: str = None) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
-        """
-        Vector DB에서 기존 store 데이터를 가져옵니다.
-        
-        Args:
-            region: 지역 필터 (선택사항)
-            food_category: 음식 카테고리 필터 (선택사항)
-            
-        Returns:
-            {store_id: {metadata, document_id}} 형태의 딕셔너리
-        """
-        try:
-            if not self.is_ready():
-                logger.warning("⚠️ VectorService가 준비되지 않음")
-                return {}
-            
-            # 필터 조건 설정
-            where_condition = {}
-            if region and food_category:
-                where_condition = {
-                    "$and": [
-                        {"region": region},
-                        {"food_category": food_category}
-                    ]
-                }
-            elif region:
-                where_condition = {"region": region}
-            elif food_category:
-                where_condition = {"food_category": food_category}
-            
-            # 기존 데이터 조회
-            if where_condition:
-                results = self.collection.get(
-                    where=where_condition,
-                    include=['metadatas', 'documents']
-                )
-            else:
-                results = self.collection.get(
-                    include=['metadatas', 'documents']
-                )
-            
-            if not results or not results.get('metadatas'):
-                logger.info("📊 Vector DB에 기존 데이터 없음")
-                return {}
-            
-            # store_id별로 기존 데이터 매핑
-            existing_data = {}
-            metadatas = results.get('metadatas', [])
-            ids = results.get('ids', [])
-            documents = results.get('documents', [])
-            
-            for i, metadata in enumerate(metadatas):
-                if metadata and 'store_id' in metadata:
-                    store_id = metadata['store_id']
-                    existing_data[store_id] = {
-                        'metadata': metadata,
-                        'document_id': ids[i] if i < len(ids) else None,
-                        'document': documents[i] if i < len(documents) else None,
-                        'last_updated': metadata.get('last_updated', 'unknown')
-                    }
-            
-            logger.info(f"📊 기존 Vector DB에서 {len(existing_data)}개 store 데이터 발견")
-            return existing_data
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"❌ 기존 store 데이터 조회 실패: {e}")
-            return {}
-
-    def categorize_stores(self, review_results: List[tuple], region: str, food_category: str) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        가게들을 새 가게/업데이트 대상/현재 배치 중복으로 분류
-        """
-        # 기존 Vector DB 데이터 조회
-        existing_data = self.get_existing_store_data(region, food_category)
-        existing_store_ids = set(existing_data.keys())
-        
-        # 분류 작업
-        new_stores = []          # 완전히 새로운 가게
-        update_stores = []       # 기존 가게 업데이트
-        current_duplicates = []  # 현재 배치 내 중복
-        
-        seen_in_batch = set()
-        
-        for store_id, store_info, reviews in review_results:
-            # 현재 배치 내 중복 체크
-            if store_id in seen_in_batch:
-                current_duplicates.append((store_id, store_info, reviews))
-                logger.info(f"🔄 현재 배치 중복 발견: {store_id}")
-                continue
-            
-            seen_in_batch.add(store_id)
-            
-            # 기존 DB에 있는지 확인
-            if store_id in existing_store_ids:
-                # 업데이트 대상
-                update_stores.append({
-                    'store_id': store_id,
-                    'new_data': (store_id, store_info, reviews),
-                    'existing_data': existing_data[store_id]
-                })
-                logger.info(f"🔄 업데이트 대상: {store_id}")
-            else:
-                # 새 가게
-                new_stores.append((store_id, store_info, reviews))
-                logger.info(f"✨ 새 가게: {store_id}")
-        
-        result = {
-            'new_stores': new_stores,
-            'update_stores': update_stores,
-            'current_duplicates': current_duplicates,
-            'existing_data': existing_data,
-            'summary': {
-                'total_input': len(review_results),
-                'new_count': len(new_stores),
-                'update_count': len(update_stores),
-                'duplicate_count': len(current_duplicates),
-                'will_process': len(new_stores) + len(update_stores)
-            }
-        }
-        
-        logger.info(f"📊 가게 분류 완료:")
-        logger.info(f"  - 새 가게: {len(new_stores)}개")
-        logger.info(f"  - 업데이트: {len(update_stores)}개") 
-        logger.info(f"  - 현재 중복: {len(current_duplicates)}개")
-        
-        return result
-
-    def update_existing_stores(self, update_stores: List[Dict], food_category: str, region: str) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        기존 가게들을 업데이트
-        """
-        updated_count = 0
-        skipped_count = 0
-        update_details = []
-        
-        for update_item in update_stores:
-            store_id = update_item['store_id']
-            new_data = update_item['new_data']
-            existing_data = update_item['existing_data']
-            
-            try:
-                _, store_info, reviews = new_data
-                
-                # 새 임베딩 및 메타데이터 생성
-                text_for_embedding = extract_text_for_embedding(store_info, reviews)
-                if not text_for_embedding or len(text_for_embedding.strip()) < 10:
-                    logger.warning(f"⚠️ {store_id}: 임베딩 텍스트 부족, 업데이트 스킵")
-                    skipped_count += 1
-                    continue
-                
-                embedding = self.embedding_model.encode(text_for_embedding)
-                new_metadata = create_metadata(store_info, food_category, region)
-                document_text = combine_store_and_reviews(store_info, reviews)
-                
-                # 기존 document_id 사용 (ID 일관성 유지)
-                document_id = existing_data['document_id']
-                
-                # Vector DB 업데이트 (ChromaDB에서는 upsert 사용)
-                self.collection.upsert(
-                    documents=[document_text],
-                    embeddings=[embedding.tolist()],
-                    metadatas=[new_metadata],
-                    ids=[document_id]
-                )
-                
-                updated_count += 1
-                update_details.append({
-                    'store_id': store_id,
-                    'document_id': document_id,
-                    'previous_updated': existing_data['metadata'].get('last_updated', 'unknown'),
-                    'new_updated': new_metadata['last_updated']
-                })
-                
-                logger.info(f"✅ {store_id} 업데이트 완료")
-                
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"❌ {store_id} 업데이트 실패: {e}")
-                skipped_count += 1
-                continue
-        
-        return {
-            'updated_count': updated_count,
-            'skipped_count': skipped_count,
-            'update_details': update_details
-        }
-
-    def add_new_stores(self, new_stores: List[tuple], food_category: str, region: str) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        새 가게들을 Vector DB에 추가
-        """
-        if not new_stores:
-            return {'added_count': 0, 'add_details': []}
-        
-        documents = []
-        embeddings = []
-        metadatas = []
-        ids = []
-        added_count = 0
-        add_details = []
-        
-        for store_id, store_info, reviews in new_stores:
-            try:
-                # 임베딩용 텍스트 생성
-                text_for_embedding = extract_text_for_embedding(store_info, reviews)
-                if not text_for_embedding or len(text_for_embedding.strip()) < 10:
-                    logger.warning(f"⚠️ {store_id}: 임베딩 텍스트 부족, 추가 스킵")
-                    continue
-                
-                # 임베딩 생성
-                embedding = self.embedding_model.encode(text_for_embedding)
-                
-                # 메타데이터 생성
-                metadata = create_metadata(store_info, food_category, region)
-                
-                # 문서 ID 생성
-                document_id = create_store_hash(store_id, store_info.get('name', ''), region)
-                
-                # 문서 데이터 생성
-                document_text = combine_store_and_reviews(store_info, reviews)
-                
-                documents.append(document_text)
-                embeddings.append(embedding.tolist())
-                metadatas.append(metadata)
-                ids.append(document_id)
-                
-                add_details.append({
-                    'store_id': store_id,
-                    'document_id': document_id,
-                    'added_at': metadata['last_updated']
-                })
-                
-                added_count += 1
-                
-            except Exception as e:
-                logger.warning(f"⚠️ {store_id} 추가 실패: {e}")
-                continue
-        
-        # Vector DB에 새 가게들 추가
-        if documents:
-            self.collection.add(
-                documents=documents,
-                embeddings=embeddings,
-                metadatas=metadatas,
-                ids=ids
-            )
-            logger.info(f"✅ {added_count}개 새 가게 추가 완료")
-        
-        return {
-            'added_count': added_count,
-            'add_details': add_details
-        }    
-    
-    def get_store_by_id(self, store_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-        """
-        store_id로 매장 정보를 조회합니다.
-        
-        Args:
-            store_id: 조회할 매장 ID
-            
-        Returns:
-            매장 정보 딕셔너리 또는 None
-        """
-        try:
-            if not self.is_ready():
-                logger.warning("⚠️ VectorService가 준비되지 않음")
-                return None
-            
-            logger.info(f"🔍 매장 정보 조회 시작: store_id={store_id}")
-            
-            # Vector DB에서 해당 store_id로 검색
-            # ✅ 수정: include에서 'ids' 제거 (ChromaDB는 자동으로 ids를 반환함)
-            results = self.collection.get(
-                where={"store_id": store_id},
-                include=['documents', 'metadatas']  # 'ids' 제거
-            )
-            
-            if not results or not results.get('metadatas') or not results['metadatas']:
-                logger.warning(f"❌ 매장 정보를 찾을 수 없음: store_id={store_id}")
-                return None
-            
-            # 첫 번째 결과 사용 (store_id는 유니크해야 함)
-            metadata = results['metadatas'][0]
-            document = results['documents'][0] if results.get('documents') else None
-            # ✅ 수정: ChromaDB는 자동으로 ids를 반환하므로 그대로 사용
-            document_id = results['ids'][0] if results.get('ids') else None
-            
-            logger.info(f"✅ 매장 정보 조회 성공: {metadata.get('store_name', 'Unknown')}")
-            
-            # 문서에서 JSON 파싱 (combine_store_and_reviews 형태로 저장되어 있음)
-            store_data = None
-            if document:
-                try:
-                    import json
-                    store_data = json.loads(document)
-                except json.JSONDecodeError as e:
-                    logger.error(f"❌ JSON 파싱 실패: {e}")
-                    return None
-            
-            # 응답 데이터 구성
-            result = {
-                "metadata": metadata,
-                "document_id": document_id,
-                "store_info": store_data.get('store_info') if store_data else None,
-                "reviews": store_data.get('reviews', []) if store_data else [],
-                "review_summary": store_data.get('review_summary', {}) if store_data else {},
-                "combined_at": store_data.get('combined_at') if store_data else None
-            }
-            
-            return result
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"❌ 매장 정보 조회 실패: store_id={store_id}, error={e}")
-            return None
-        
-    def get_all_store_ids(self, limit: int = 200) -> List[str]:
-        """
-        Vector DB에 저장된 모든 store_id 목록을 조회합니다.
-        
-        Args:
-            limit: 반환할 최대 store_id 수 (기본값: 200)
-            
-        Returns:
-            store_id 문자열 리스트
-        """
-        try:
-            if not self.is_ready():
-                logger.warning("⚠️ VectorService가 준비되지 않음")
-                return []
-            
-            logger.info(f"🏪 전체 store_id 목록 조회 시작 (최대 {limit}개)")
-            
-            # Vector DB에서 모든 메타데이터 조회
-            results = self.collection.get(
-                include=['metadatas'],
-                limit=limit  # 성능을 위한 제한
-            )
-            
-            if not results or not results.get('metadatas'):
-                logger.info("📊 Vector DB에 저장된 매장이 없습니다")
-                return []
-            
-            # store_id만 추출 및 중복 제거
-            store_ids = []
-            seen_ids = set()
-            
-            for metadata in results['metadatas']:
-                if not metadata:
-                    continue
-                    
-                store_id = metadata.get('store_id', '')
-                if store_id and store_id not in seen_ids:
-                    store_ids.append(store_id)
-                    seen_ids.add(store_id)
-            
-            # store_id로 정렬 (숫자 순서)
-            store_ids.sort()
-            
-            logger.info(f"✅ store_id 목록 조회 완료: {len(store_ids)}개")
-            return store_ids
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"❌ store_id 목록 조회 실패: {e}")
-            return []        
--- a/vector/deployment/manifest/configmap.yaml
+++ b/vector/deployment/manifest/configmap.yaml
@ -34,10 +34,10 @@ data:
  EMBEDDING_MODEL: "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
  
  # 🔧 데이터 수집 제한
-  MAX_RESTAURANTS_PER_CATEGORY: "10"
-  MAX_REVIEWS_PER_RESTAURANT: "50"
+  MAX_RESTAURANTS_PER_CATEGORY: "50"
+  MAX_REVIEWS_PER_RESTAURANT: "100"
  REQUEST_DELAY: "0.1"
-  REQUEST_TIMEOUT: "200"
+  REQUEST_TIMEOUT: "600"

  # 🗄️ ChromaDB 설정 (1.0.12 호환)
  # ❌ 제거된 deprecated 설정들: