[refactor] HF 장소 추출 모델 Qwen 32B 전환 및 상호명 추출 프롬프트 개선

[KyungminPark-steck]

📂 리팩토링 대상

• app/infra/llm/client.py
  • HF extraction system prompt
• app/core/config.py
  • 기본 HF extraction model 설정
• tests/test_hf_extraction_client.py
  • 프롬프트 regression 테스트

🎯 목적

Instagram caption에서 실제 상호명이 hashtag 또는 위치 라인에 포함된 경우, 일반 설명 문구(예: "경양식 돈까스집", "분식집", "빵집")가 store_name으로 추출되는 문제를 줄인다.

최근 live HF→Kakao 테스트에서 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct가 단일 장소, 다중 장소, hashtag/주소 기반 caption 모두에서 안정적으로 JSON extraction과 Kakao enrichment까지 성공했으므로 기본 모델을 해당 모델로 전환한다.

🔀 변경 방향

• HF extraction 기본 모델을 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct로 변경한다.
• 시스템 프롬프트에서 hashtag를 먼저 검사하도록 명시한다.
• 📍지역 #상호명 다음 줄에 주소가 오는 패턴은 hashtag를 store_name으로 우선 추출하도록 강화한다.
• generic category phrase보다 specific proper-noun hashtag를 우선하도록 지시한다.
• 프롬프트 핵심 문구가 유지되도록 regression 테스트를 보강한다.

📊 영향 범위

• Instagram caption → HF extraction → Kakao Local enrichment 경로에 영향이 있다.
• DB schema/API response shape 변경은 없다.
• HF Inference Provider에서 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 사용 가능해야 한다.

✅ 완료 조건

• 기본 HF extraction model이 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct로 설정된다.
• 다중 빵집 caption에서 7개 장소가 모두 추출되고 Kakao selected place까지 매칭된다.
• 기존 테스트 전체가 통과한다.