- [conv-49] Judge evaluation failed: Request timed out.

2026年09月02日 16:22 30.37 秒 success

错误信息

- Retrying request to /chat/completions in 0.476073 seconds 2026-09-02 08:14:18,528 - openai._base_client - INFO - Retrying request to /chat/completions in 0.770288 seconds 2026-09-02 08:14:24,354 - vector_baseline - ERROR - [conv-49] Judge evaluation failed: Request timed out.

AI 解决方案

🔍 报错分析

1. 🌐 错误翻译

原文：[Request timed out.]
译文：[请求超时。]

2. 🎯 原因分析

根本原因：对 /chat/completions 接口的请求超时，导致评估任务失败。

具体分析：

从日志看，系统在多次重试请求（间隔约0.47秒、0.77秒）后，仍然未能在合理时间内获得响应

超时发生在 vector_baseline 模块的 Judge evaluation（评估）过程中

问题核心在于外部服务（OpenAI API）响应时间过长，超过了客户端配置的超时阈值

3. 💡 解决方案

方案1：增加请求超时时间

import openai

# 调整超时配置，增加等待时间
client = openai.OpenAI(
    # 其他配置...
    timeout=60.0  # 单位：秒，根据需要调整，原默认可能为30秒或更短
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    timeout=60.0  # 也可直接在此处设置单次请求的超时时间
)

方案2：合理设置重试策略与超时

import openai
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10),
    retry=retry_if_exception_type(openai.Timeout),
    reraise=True
)
def call_chat_completion(client, **kwargs):
    return client.chat.completions.create(**kwargs)

# 使用时
client = openai.OpenAI(timeout=30.0)
try:
    response = call_chat_completion(
        client,
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
    )
except openai.Timeout:
    # 超时后的处理逻辑
    print("请求超时，重试次数用尽")

4. 🛡️ 预防措施

合理设置超时时间：根据网络环境、模型响应速度和服务稳定性，配置科学的超时参数，避免过短导致频繁超时

优化重试机制：使用指数退避策略（如 wait_exponential）进行重试，避免短时间内频繁重试加重服务负担

监控与告警：集成日志和监控工具（如 Sentry、Prometheus），实时监控接口响应时间和超时率，及时排查服务端异常

降级处理预案：针对超时场景设计降级方案（如切换备用模型、返回缓存结果或友好提示），提升系统鲁棒性

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