docs: add Production Enhancements section and Production Note column

- Limitations 테이블에 Production Note 컬럼 추가 (밸류에이션/검색/추출)
- Production Enhancements 섹션: FnGuide, 증권사 리포트, 재무제표, 수급 데이터
- Gradio UI도 동일하게 업데이트
- 엔터프라이즈 문의 연락처 추가

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

README.md

@@ -283,18 +283,30 @@ See [docs/METHODOLOGY.md](docs/METHODOLOGY.md) for detailed documentation on:
 
 ## Known Limitations
 
-| Category | Limitation | Impact |
-|----------|-----------|--------|
-| **Model Size** | 7B parameter model (Qwen2.5-7B base) | Complex multi-step reasoning may degrade compared to 70B+ models |
-| **Language** | Korean financial domain only | English/multilingual queries produce lower quality output |
-| **Real-time Data** | No direct market data feed (price, volume, orderbook) | Research relies on web search snippets, not live market data |
-| **Valuation** | No financial database integration (e.g., FnGuide, Bloomberg) | Cannot provide real-time PER/PBR/EPS; relies on news-sourced figures |
-| **Search Coverage** | Naver News API + DuckDuckGo only | No access to paywalled sources (증권사 리포트, 유료 DB) |
-| **Content Extraction** | Top 3 sources per search step | Remaining sources provide title + snippet only (no full text) |
-| **Inference Speed** | ~16 tok/s (MLX 4-bit) / ~5 tok/s (CPU BF16) | Full research cycle takes 30-120 seconds depending on iterations |
-| **Repetition** | 7B models may exhibit output repetition | Post-processing mitigates but does not fully eliminate |
-| **Confidence** | Self-reported confidence (not calibrated) | Confidence scores reflect model's subjective estimate, not statistical accuracy |
-| **Temporal** | Training data cutoff affects domain knowledge | Recent events after training may not be reflected in reasoning quality |
+> This open-source demo uses public search APIs only. See [Production Enhancements](#production-enhancements) for commercial capabilities.
+
+| Category | Limitation | Impact | Production Note |
+|----------|-----------|--------|-----------------|
+| **Model Size** | 7B parameter model (Qwen2.5-7B base) | Complex multi-step reasoning may degrade compared to 70B+ models | |
+| **Language** | Korean financial domain only | English/multilingual queries produce lower quality output | |
+| **Real-time Data** | No direct market data feed (price, volume, orderbook) | Research relies on web search snippets, not live market data | |
+| **Valuation** | No financial database integration (e.g., FnGuide, Bloomberg) | Cannot provide real-time PER/PBR/EPS; relies on news-sourced figures | FnGuide integration available |
+| **Search Coverage** | Naver News API + DuckDuckGo only | No access to paywalled sources (증권사 리포트, 유료 DB) | Securities firm reports in prod |
+| **Content Extraction** | Top 3 sources per search step | Remaining sources provide title + snippet only (no full text) | Full-text extraction in prod |
+| **Inference Speed** | ~16 tok/s (MLX 4-bit) / ~5 tok/s (CPU BF16) | Full research cycle takes 30-120 seconds depending on iterations | |
+| **Repetition** | 7B models may exhibit output repetition | Post-processing mitigates but does not fully eliminate | |
+| **Confidence** | Self-reported confidence (not calibrated) | Confidence scores reflect model's subjective estimate, not statistical accuracy | |
+| **Temporal** | Training data cutoff affects domain knowledge | Recent events after training may not be reflected in reasoning quality | |
+
+### Production Enhancements
+
+In commercial deployments, VELA can integrate:
+- **FnGuide API**: Real-time consensus, target prices, analyst ratings (50+ firms)
+- **Securities firm reports**: Full-text extraction from major Korean brokerages
+- **Financial statements**: 3+ years of balance sheet, cash flow, income statement
+- **Order flow data**: Institutional/foreign investor net buying (real-time)
+
+Contact [hello@intrect.io](mailto:hello@intrect.io) for enterprise features.
 
 ### What VELA is NOT
 

app.py

@@ -226,16 +226,25 @@ with gr.Blocks(title="VELA Research Agent", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     with gr.Accordion("Limitations", open=False):
         gr.Markdown(
             "### Known Limitations\n\n"
-            "| 항목 | 설명 |\n"
-            "|------|------|\n"
-            "| **모델 크기** | 7B 파라미터 — 복잡한 다단계 추론은 대형 모델 대비 품질 저하 가능 |\n"
-            "| **언어** | 한국 금융 도메인 전용 — 영어/다국어 쿼리는 품질 저하 |\n"
-            "| **실시간 데이터** | 직접 시세 연동 없음 — 웹 검색 기반 간접 데이터만 사용 |\n"
-            "| **밸류에이션** | 금융 DB 미연동 (FnGuide, Bloomberg 등) — PER/PBR은 뉴스 인용 수치 |\n"
-            "| **검색 범위** | Naver + DuckDuckGo — 유료 DB 및 증권사 리포트 접근 불가 |\n"
-            "| **콘텐츠 추출** | 검색 단계당 상위 3개만 본문 추출 — 나머지는 제목+요약만 |\n"
-            "| **반복 생성** | 7B 모델 특성상 출력 반복 가능 — 후처리로 완화하나 완전 제거는 아님 |\n"
-            "| **신뢰도** | 자기 보고 방식 (calibrated 아님) — 통계적 정확도가 아닌 모델 주관 추정 |\n\n"
+            "*이 데모는 공개 검색 API만 사용합니다. 상용 배포에서는 아래 제약이 해소됩니다.*\n\n"
+            "| 항목 | 설명 | 상용 배포 |\n"
+            "|------|------|----------|\n"
+            "| **모델 크기** | 7B 파라미터 — 복잡한 다단계 추론은 대형 모델 대비 품질 저하 가능 | |\n"
+            "| **언어** | 한국 금융 도메인 전용 — 영어/다국어 쿼리는 품질 저하 | |\n"
+            "| **실시간 데이터** | 직접 시세 연동 없음 — 웹 검색 기반 간접 데이터만 사용 | |\n"
+            "| **밸류에이션** | 금융 DB 미연동 — PER/PBR은 뉴스 인용 수치 | FnGuide 연동 가능 |\n"
+            "| **검색 범위** | Naver + DuckDuckGo — 유료 DB 접근 불가 | 증권사 리포트 연동 |\n"
+            "| **콘텐츠 추출** | 검색 단계당 상위 3개만 본문 추출 | 전문 추출 가능 |\n"
+            "| **반복 생성** | 7B 모델 특성상 출력 반복 가능 — 후처리로 완화 | |\n"
+            "| **신뢰도** | 자기 보고 방식 (calibrated 아님) | |\n\n"
+            "### Production Enhancements\n\n"
+            "상용 배포에서 VELA는 다음을 추가 연동할 수 있습니다:\n"
+            "- **FnGuide API**: 실시간 컨센서스, 목표가, 애널리스트 평점 (50개+ 증권사)\n"
+            "- **증권사 리포트**: 주요 증권사 리포트 전문 추출\n"
+            "- **재무제표**: 3개년+ 대차대조표, 현금흐름표, 손익계산서\n"
+            "- **수급 데이터**: 기관/외국인 순매수 (실시간)\n\n"
+            "엔터프라이즈 문의: hello@intrect.io\n\n"
+            "---\n\n"
             "**VELA는 투자 조언 도구가 아닙니다.** "
             "정보 제공/교육 목적으로만 사용하세요. 투자 판단은 전문가와 상담하시기 바랍니다."
         )