为华为大模型API调用添加重试机制，增强了错误处理逻辑，确保在请求失败时能够自动重试并提供详细的错误信息。同时，将API调用逻辑分离到单独的方法中，以提高代码可读性和可维护性。

services/ai_service.py

@@ -4,6 +4,7 @@ AI服务 - 封装大模型调用
 """
 import os
 import re
+import time
 import requests
 import json
 from typing import Dict, List, Optional
@@ -116,74 +117,139 @@ class AIService:
             raise Exception(f"AI服务调用失败: {str(e)}")
     
     def _extract_with_huawei(self, prompt: str, output_fields: List[Dict]) -> Optional[Dict]:
-        """使用华为大模型API提取字段"""
+        """
-        try:
+        使用华为大模型API提取字段（带重试机制）
-            payload = {
+        至少重试3次，总共最多尝试4次
-                "model": self.huawei_model,
+        """
-                "messages": [
+        max_retries = 3  # 最多重试3次，总共4次尝试
-                    {
+        retry_delay = 1  # 重试延迟（秒），每次重试延迟递增
-                        "role": "system",
-                        "content": "你是一个专业的数据提取助手，擅长从非结构化文本中准确提取结构化信息。你需要仔细分析输入文本，识别所有相关信息，并按照指定的JSON格式返回结果。请确保提取的信息准确、完整，对于能够从文本中推断出的信息也要尽量提取。"
-                    },
-                    {
-                        "role": "user",
-                        "content": prompt
-                    }
-                ],
-                "stream": False,
-                "presence_penalty": 1.03,
-                "frequency_penalty": 1.0,
-                "repetition_penalty": 1.0,
-                "temperature": 0.3,
-                "top_p": 0.95,
-                "top_k": 1,
-                "seed": 1,
-                "max_tokens": 8192,
-                "n": 1,
-                "enable_thinking": True
-            }
         
-            headers = {
+        last_exception = None
-                "Authorization": f"Bearer {self.huawei_api_key}",
-                "Content-Type": "application/json"
-            }
         
-            response = requests.post(
+        for attempt in range(max_retries + 1):  # 0, 1, 2, 3 (总共4次)
-                self.huawei_api_endpoint,
+            try:
-                json=payload,
+                if attempt > 0:
-                headers=headers,
+                    # 重试前等待，延迟时间递增（1秒、2秒、3秒）
-                timeout=60
+                    wait_time = retry_delay * attempt
-            )
+                    print(f"[AI服务] 第 {attempt} 次重试，等待 {wait_time} 秒后重试...")
+                    time.sleep(wait_time)
                 
-            if response.status_code != 200:
+                print(f"[AI服务] 正在调用华为大模型API (尝试 {attempt + 1}/{max_retries + 1})...")
-                raise Exception(f"API调用失败: {response.status_code} - {response.text}")
+                result = self._call_huawei_api_once(prompt, output_fields)
                 
-            result = response.json()
+                if result is not None:
+                    if attempt > 0:
+                        print(f"[AI服务] 重试成功！")
+                    return result
                     
-            # 提取AI返回的内容
+            except requests.exceptions.Timeout as e:
-            if 'choices' in result and len(result['choices']) > 0:
+                last_exception = e
-                content = result['choices'][0]['message']['content']
+                error_msg = f"AI服务调用超时 (尝试 {attempt + 1}/{max_retries + 1})"
+                print(f"[AI服务] {error_msg}")
+                if attempt < max_retries:
+                    continue
+                else:
+                    raise Exception(f"{error_msg}: {str(e)}")
                     
-                # 处理思考过程标签（华为大模型可能返回思考过程）
+            except requests.exceptions.ConnectionError as e:
-                # 移除思考过程标签之前的内容，只保留实际回答
+                last_exception = e
-                # 根据用户提供的示例，华为大模型使用 </think> 标签
+                error_msg = f"连接错误 (尝试 {attempt + 1}/{max_retries + 1})"
-                if '</think>' in content:
+                print(f"[AI服务] {error_msg}: {str(e)}")
-                    content = content.split('</think>')[-1].strip()
+                if attempt < max_retries:
+                    continue
+                else:
+                    raise Exception(f"{error_msg}: {str(e)}")
                     
-                # 尝试解析JSON
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
-                extracted_data = self._extract_json_from_text(content)
+                last_exception = e
-                if extracted_data:
+                error_msg = f"请求异常 (尝试 {attempt + 1}/{max_retries + 1})"
-                    return extracted_data
+                print(f"[AI服务] {error_msg}: {str(e)}")
+                if attempt < max_retries:
+                    continue
+                else:
+                    raise Exception(f"{error_msg}: {str(e)}")
                     
-                # 如果无法提取JSON，尝试从文本中提取
+            except Exception as e:
-                return self._parse_text_response(content, output_fields)
+                last_exception = e
-            else:
+                error_msg = f"AI服务调用失败 (尝试 {attempt + 1}/{max_retries + 1})"
-                raise Exception("API返回格式异常")
+                print(f"[AI服务] {error_msg}: {str(e)}")
+                # 对于其他类型的错误，也进行重试
+                if attempt < max_retries:
+                    continue
+                else:
+                    raise Exception(f"{error_msg}: {str(e)}")
         
-        except requests.exceptions.Timeout:
+        # 如果所有重试都失败了
-            raise Exception("AI服务调用超时")
+        if last_exception:
-        except Exception as e:
+            raise Exception(f"AI服务调用失败，已重试 {max_retries} 次: {str(last_exception)}")
-            raise Exception(f"AI服务调用失败: {str(e)}")
+        else:
+            raise Exception(f"AI服务调用失败，已重试 {max_retries} 次")
+    
+    def _call_huawei_api_once(self, prompt: str, output_fields: List[Dict]) -> Optional[Dict]:
+        """
+        单次调用华为大模型API（不包含重试逻辑）
+        """
+        payload = {
+            "model": self.huawei_model,
+            "messages": [
+                {
+                    "role": "system",
+                    "content": "你是一个专业的数据提取助手，擅长从非结构化文本中准确提取结构化信息。你需要仔细分析输入文本，识别所有相关信息，并按照指定的JSON格式返回结果。请确保提取的信息准确、完整，对于能够从文本中推断出的信息也要尽量提取。"
+                },
+                {
+                    "role": "user",
+                    "content": prompt
+                }
+            ],
+            "stream": False,
+            "presence_penalty": 1.03,
+            "frequency_penalty": 1.0,
+            "repetition_penalty": 1.0,
+            "temperature": 0.3,
+            "top_p": 0.95,
+            "top_k": 1,
+            "seed": 1,
+            "max_tokens": 8192,
+            "n": 1,
+            "enable_thinking": True
+        }
+        
+        headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {self.huawei_api_key}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+        
+        response = requests.post(
+            self.huawei_api_endpoint,
+            json=payload,
+            headers=headers,
+            timeout=60
+        )
+        
+        if response.status_code != 200:
+            raise Exception(f"API调用失败: {response.status_code} - {response.text}")
+        
+        result = response.json()
+        
+        # 提取AI返回的内容
+        if 'choices' in result and len(result['choices']) > 0:
+            content = result['choices'][0]['message']['content']
+            
+            # 处理思考过程标签（华为大模型可能返回思考过程）
+            # 移除思考过程标签之前的内容，只保留实际回答
+            # 根据用户提供的示例，华为大模型使用 </think> 标签
+            if '</think>' in content:
+                content = content.split('</think>')[-1].strip()
+            
+            # 尝试解析JSON
+            extracted_data = self._extract_json_from_text(content)
+            if extracted_data:
+                return extracted_data
+            
+            # 如果无法提取JSON，尝试从文本中提取
+            return self._parse_text_response(content, output_fields)
+        else:
+            raise Exception("API返回格式异常：未找到choices字段或choices为空")
     
     def _extract_json_from_text(self, text: str) -> Optional[Dict]:
         """