修改提示词生成不了的bug

src/flask_prompt_master/routes/routes.py

@@ -43,38 +43,59 @@ def get_system_prompt(template_id=None):
 
 请直接返回优化后的提示词，不要添加任何解释或其他内容。"""
 
-def generate_with_llm(input_text, template_id=None):
-    """调用大模型API生成提示词"""
-    try:
-        system_prompt = get_system_prompt(template_id)
-        
-        # 打印参数
-        print("\n=== API 调用参数 ===")
-        print(f"模板ID: {template_id}")
-        print(f"输入文本: {input_text}")
-        print(f"系统提示: {system_prompt}")
-        print("==================\n")
-        
-        response = client.chat.completions.create(
-            model="deepseek-chat",
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": system_prompt},
-                {"role": "user", "content": input_text}
-            ],
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=500
-        )
-        
-        # 打印响应
-        generated_text = response.choices[0].message.content.strip()
-        print("\n=== API 响应结果 ===")
-        print(f"生成的提示词: {generated_text}")
-        print("==================\n")
-        
-        return generated_text
-    except Exception as e:
-        current_app.logger.error(f'LLM API调用失败: {str(e)}')
-        return "提示词生成失败，请稍后重试"
+def generate_with_llm(input_text, template_id=None, max_retries=3):
+    """调用大模型API生成提示词，带重试机制"""
+    import time
+    
+    system_prompt = get_system_prompt(template_id)
+    
+    # 打印参数
+    print("\n=== API 调用参数 ===")
+    print(f"模板ID: {template_id}")
+    print(f"输入文本: {input_text}")
+    print(f"系统提示: {system_prompt}")
+    print("==================\n")
+    
+    for attempt in range(max_retries):
+        try:
+            response = client.chat.completions.create(
+                model="deepseek-chat",
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": system_prompt},
+                    {"role": "user", "content": input_text}
+                ],
+                temperature=0.7,
+                max_tokens=500,
+                timeout=60  # 设置60秒超时
+            )
+            
+            # 打印响应
+            generated_text = response.choices[0].message.content.strip()
+            print("\n=== API 响应结果 ===")
+            print(f"生成的提示词: {generated_text}")
+            print("==================\n")
+            
+            return generated_text
+            
+        except Exception as e:
+            error_msg = str(e)
+            current_app.logger.error(f'LLM API调用失败 (尝试 {attempt + 1}/{max_retries}): {error_msg}')
+            
+            # 如果是最后一次尝试，返回错误信息
+            if attempt == max_retries - 1:
+                if "timeout" in error_msg.lower() or "time" in error_msg.lower():
+                    return "提示词生成超时，请稍后重试"
+                elif "connection" in error_msg.lower() or "network" in error_msg.lower():
+                    return "网络连接失败，请检查网络后重试"
+                elif "rate limit" in error_msg.lower() or "quota" in error_msg.lower():
+                    return "API调用频率过高，请稍后重试"
+                else:
+                    return f"提示词生成失败: {error_msg}"
+            
+            # 等待后重试
+            time.sleep(2 ** attempt)  # 指数退避
+    
+    return "提示词生成失败，请稍后重试"
 
 def get_template_icon(category):
     """根据分类返回对应的Font Awesome图标类名"""