설계서 전면 업데이트: RAG Service 문서화 및 불필요 설계 정리

## 주요 변경사항

### 1. RAG Service 독립 서비스 문서화
- RAG Service OpenAPI 명세 작성 (9개 API)
  - Terms APIs: 용어 검색, 조회, 맥락 기반 설명 (3개)
  - Documents APIs: 관련 문서 검색, 통계 (2개)
  - Minutes APIs: 회의록 벡터 검색, 연관 검색 (4개)
- 기술 스택: Python 3.11+, FastAPI, PostgreSQL+pgvector, Azure AI Search
- 성능 요구사항 명시 (용어 검색 <500ms, 설명 생성 <3초)

### 2. 불필요한 설계서 삭제 (10개 파일, 27% 감소)
- AI Service (3개): 결정사항제안, 논의사항제안, 회의록개선
- Meeting Service (5개): 실시간수정동기화, 충돌해결, Todo완료처리, Todo할당, 리마인더발송
- Notification Service (2개): Todo알림발송, 초대알림발송

### 3. API 설계서 업데이트 (v2.0 → v2.1)
- 마이크로서비스: 5개 → 6개 (RAG Service 추가)
- 총 API 개수: 47개 → 56개 (+9개)
- AI Service 주요 특징 업데이트
  - RAG Service 연동 명시
  - 삭제된 Suggestion API 제거
  - 차별화 포인트: 맥락 기반 용어 설명, 하이브리드 검색 강조
- RAG Service 섹션 완전 신규 작성
- 통계 및 문서 이력 업데이트

### 4. 내부 시퀀스 다이어그램 업데이트 (2개)
- ai-전문용어감지.puml: RAG Service API 호출 방식 명시
- ai-맥락기반용어설명.puml: RAG Service API 호출 방식 명시

### 5. 문서화
- 설계서 업데이트 요약 문서 작성 (claudedocs/설계서_업데이트_요약.md)
- 전체 변경 사항, 영향 분석, 다음 단계 작업 명시

## 영향 분석
- 설계서 파일: 37개 → 27개 (10개 삭제)
- 유저스토리 커버리지: 28개 유저스토리 100% 반영
- 서비스 아키텍처: AI Service와 RAG Service 분리로 독립성 향상

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

design/backend/sequence/inner/ai-전문용어감지.puml

@@ -26,11 +26,19 @@ activate Service
 
 == 용어 사전 조회 ==
 
+note over Service
+  **구현 방식**: AI Service → RAG Service API 호출
+  POST /api/rag/terms/search
+  - 하이브리드 검색 (키워드 + 벡터)
+  - PostgreSQL + pgvector
+  - Redis 캐싱
+end note
+
 par "조직별 용어 사전"
     Service -> Repo: getOrganizationTerms(organizationId)
     activate Repo
 
-    Repo -> DB: 조직 전문용어 조회\n(조직ID 기준, 용어/정의/카테고리)
+    Repo -> DB: 조직 전문용어 조회\n(조직ID 기준, 용어/정의/카테고리)\n**실제: RAG Service API 호출**
     activate DB
 
     DB --> Repo: 조직 전문용어 목록
@@ -43,7 +51,7 @@ else
     Service -> Repo: getIndustryTerms(industry)
     activate Repo
 
-    Repo -> DB: 산업 표준용어 조회\n(산업분류 기준, 용어/정의/카테고리)
+    Repo -> DB: 산업 표준용어 조회\n(산업분류 기준, 용어/정의/카테고리)\n**실제: RAG Service API 호출**
     activate DB
 
     DB --> Repo: 산업 표준용어 목록