feat(wiki): 코드 그라운딩 23문서 + MOC 학습지도 39개

- 코드 그라운딩: 기술 주제 문서의 '적용 사례'에 실제 레포 구현 위치
  (file:line)+커밋 자동 주입 (예: 문서 청킹 전략→connectai/src/retrieval/chunker.ts).
  멱등 마커(CODE-GROUNDING)로 재실행 시 갱신.
- MOC: 39개 클러스터 폴더에 _MOC.md 학습지도 생성(진입점+통찰 주석).
도구: Datacollect/scripts/{code_grounding,moc_generator}.mjs

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

10_Wiki/Topics/Topics_Rag/벡터 데이터베이스.md

@@ -64,6 +64,15 @@ github_commit: ""
 - **로컬 개발:** `01_RAG_파이프라인_기초_아키텍처.ipynb`에서 Chroma를 활용해 세법 문서를 로컬 디스크(`persist_directory`)에 저장하고 관리하는 사례가 있음 [S29, S74].
 - **하이브리드 구현:** Redis Stack을 사용하여 벡터 검색과 일반 캐싱을 결합한 시맨틱 캐싱 아키텍처가 제안됨 [S221, S231].
 
+
+<!-- CODE-GROUNDING:START -->
+### 🔎 코드베이스 근거 (자동 추출 — E:\Wiki 레포)
+**실제 구현/사용 위치:**
+- `connectai/src/retrieval/evalHarness.ts:59` — '{"query": "벡터 데이터베이스 어떤 걸 골라야 하나", "expected": ["벡터 데이터베이스 비교.md"]}',
+
+_자동 생성: code_grounding.mjs · 재실행 시 갱신됨_
+<!-- CODE-GROUNDING:END -->
+
 ## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
 - **상태:** draft
 - **검증 단계:** conceptual (실제 Pinecone 및 Chroma 구현 코드가 소스에 포함됨)