refactor: improve HF extraction model and hashtag prompt

[KyungminPark-steck]

✨ 무엇을 바꿨나요?

HF 장소 추출 기본 모델을 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct로 변경하고, caption 안의 hashtag 상호명을 더 우선적으로 추출하도록 프롬프트를 보강했습니다.

🔗 관련 이슈
Closes #12

💡 왜 바꿨나요?

일부 caption에서 실제 상호명(#죽동식당) 대신 일반 설명 문구(경양식 돈까스집)가 store_name으로 추출되어 Kakao 매칭이 실패하는 문제가 있었습니다.
hashtag/위치 라인/주소 라인을 더 잘 해석하도록 프롬프트를 강화하고, live 테스트에서 더 안정적인 Qwen 32B 모델로 교체했습니다.

📝 주요 변경 사항

HF extraction 기본 모델을 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct로 변경
📍지역 #상호명 + 다음 줄 주소 패턴을 우선 추출하도록 프롬프트 개선
generic category phrase보다 proper-noun hashtag를 우선하도록 지시 추가
프롬프트/기본 모델 regression 테스트 추가

👀 리뷰어가 보면 좋은 부분

app/infra/llm/client.py의 system prompt 문구가 과하게 특정 케이스에 치우치지 않는지
Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct를 기본 모델로 두는 것이 비용/속도 측면에서 괜찮은지
Kakao fallback 검색 흐름과 함께 봤을 때 추출 결과가 충분히 안정적인지

🧪 테스트

방식

Unit test: python -m pytest
Live HF→Kakao pipeline 검증
결과

58 passed, 1 skipped
live artifact: artifacts/hf_kakao_pipeline_three_captions_qwen_qwen2_5_coder_32b_instruct.json