IDEA-2/1/5/7: 스마트 알림, 대화 기반 RAG, CRAG, 파라미터 자동 튜닝

- IDEA-2 스마트 알림: td_reminders 테이블, set_reminder/list_reminders 도구,
  SchedulerService(asyncio 60초 루프, D-7/D-1/D-0 Telegram push),
  FastAPI lifespan 연동, GET /reminders/{user_id} 엔드포인트

- IDEA-1 대화 기반 RAG: IngestionService.store_text() 추가,
  AgentService._maybe_index_conversation() — 응답 후 LLM 판단 → Qdrant 저장
  (CONV_RAG_ENABLED=true 활성화, background task로 응답 속도 무관)

- IDEA-5 CRAG: AgentState에 crag_fallback_used 플래그 추가,
  crag_check LangGraph 노드 — search_documents 결과 없으면 web_search 자동 주입,
  route_after_crag으로 fallback 1회 루프 제어 (CRAG_ENABLED=true 활성화)

- IDEA-7 RAG Auto-Eval: eval/auto_tune.py — API 서버 없이 파라미터 조합별
  context_precision/recall 비교, 최적 설정 추천

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

config.py

@@ -64,6 +64,19 @@ class Config(BaseSettings):
     vision_model_id: str = "mlx-community/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-4bit"
     vision_max_tokens: int = 512
 
+    # CRAG — 검색 결과 없을 때 web_search 자동 fallback (IDEA-5)
+    crag_enabled: bool = False
+
+    # 대화 기반 자동 RAG 인덱싱 (IDEA-1)
+    conv_rag_enabled: bool = False
+
+    # Scheduler / Telegram 알림 (IDEA-2)
+    # TELEGRAM_BOT_TOKEN: BotFather에서 발급받은 봇 토큰
+    # TELEGRAM_USER_MAP: JSON 형식으로 user_id → Telegram chat_id 매핑
+    #   예) TELEGRAM_USER_MAP={"아록": "123456789", "근혜": "987654321"}
+    telegram_bot_token: str = ""
+    telegram_user_map: str = "{}"
+
     system_prompt: str = """모든 사고 과정(thinking)과 답변은 반드시 한국어로만 작성하세요. 영어 사용 절대 금지.
 
 당신의 이름은 '율봇'입니다. 친절하고 따뜻한 한국어 상담 도우미입니다.