feat(llm): [models.llm] request_timeout_secs config + 권장 모델 가이드

v0.17.0 확장 도그푸딩 (2026-05-25) 에서 발견된 두 가지를
한 PR 에 묶음.

(1) llm.generate_stream 의 hard-coded 300s timeout 을 config 노브로
    빼냄. 8B+ 모델 (gemma4:e4b 등) 은 CPU only 환경에서 5분
    안에 첫 RAG 답변 못 마치고 `error: kb-rag: llm.generate_stream`
    으로 떨어지던 문제.

    - kebab-config::LlmCfg 에 request_timeout_secs: u64 additive
      필드 (#[serde(default = "default_llm_request_timeout_secs")]
      default 300). 옛 config 가 키 누락해도 그대로 파싱 + 동일
      동작.
    - env override KEBAB_MODELS_LLM_REQUEST_TIMEOUT_SECS.
    - kebab-llm-local::ollama.rs 의 REQUEST_TIMEOUT 상수 제거 →
      OllamaLanguageModel::new 가 Duration::from_secs(
      llm.request_timeout_secs) 로 reqwest client 빌드. doc
      comment 도 동일 갱신.
    - 신규 unit test 3 — default 300 핀 / env override / legacy
      config (필드 누락) backward-compat.

(2) docs — README 사전 요구 절 + docs/SMOKE.md ollama 안내에 한 단락:
    CPU only / RAM ≤ 16 GB 환경 ⇒ ≤ 4B Q4 모델 권장
    (gemma3:4b / qwen2.5:3b / phi3:mini). 8B+ 시도 시 timeout
    패턴 사전 안내. request_timeout_secs 노브 사용법.

    HOTFIXES 2026-05-25 entry — 위 두 변경 + 미진행 사항
    (kebab-parse-image OCR 의 같은 hard-coded 300s 는 scope 외
    follow-up 으로 등재 + ask --stream 권장 강조 후속) 기록.

workspace cargo test -j 1 + clippy 통과. 코드 변경은 backwards-compat
(additive serde field) 라 기존 사용자 영향 없음.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -6,6 +6,8 @@
 
 - **Rust toolchain** ≥ 1.85 (workspace 가 edition 2024 + resolver 3 사용). [rustup](https://rustup.rs) 권장.
 - **Ollama** — `kebab ask` 와 이미지 OCR/caption 가 사용. `https://ollama.com/download` 에서 설치 후 `ollama serve` 실행. 기본 LLM 은 gemma4 계열 (`ollama pull gemma4:e4b`) — OCR / caption 도 같은 family 라 모델 하나만 pull 하면 됨. 더 큰 variant 원하면 `gemma4:26b` 등으로 config override. config 의 `[models.llm].endpoint` 에 host:port 명시.
+  - **CPU only / RAM ≤ 16 GB 환경 권장 모델**: gemma4:e4b (8B) 는 CPU 추론에 무거워 RAG 한 답변이 5분을 넘기기 쉽다 — `[models.llm] request_timeout_secs` 의 기본 300 s 한도에 걸려 `error: kb-rag: llm.generate_stream` 으로 떨어진다 (HOTFIXES 2026-05-25). `gemma3:4b` / `qwen2.5:3b` / `phi3:mini` 같은 ≤ 4B Q4 모델로 바꾸면 답변 1-3 분에 안정 동작 (확장 도그푸딩에서 검증). 모델 storage 가 부담이면 `OLLAMA_MODELS=/path` env 로 위치 분리 가능.
+  - **`request_timeout_secs` 노브 (v0.17.0)**: `[models.llm] request_timeout_secs = 1200` (또는 `KEBAB_MODELS_LLM_REQUEST_TIMEOUT_SECS=1200`) 로 한도를 늘려 큰 모델도 시도 가능. 단 응답 동안 RAM 점유가 길어진다.
 - **빌드 디스크** — 첫 빌드 시 `target/` 가 6–10 GB (Lance + DataFusion + fastembed). 여유 확인.
 - **fastembed 모델** — 첫 `kebab ingest` 시 `multilingual-e5-large` (~1.3 GB, fb-39b) 자동 다운로드. `config.toml` 에서 `model = "multilingual-e5-small"` 로 명시하면 이전 모델 사용.