fix(knowledge-graph): 消除 KG Build LLM 调用重试死循环 — 全局统一超时与重试管控

[ThreeFish-AI]

背景

• 本次变更要解决的问题：KG Build（如 Harness Engineering corpus）构建时 OpenAI SDK 内部隐形重试与应用层重试叠加，导致超时预算从设计的 61s 膨胀至 187s，每个 chunk 白等 90s+，构建卡死在 timeout/retry 循环
• 关联上下文：fix(knowledge-graph): KG Build 超时韧性强化 — 断路器 + 超时降级 + 部分结果保留 #510 KG Build 超时韧性强化

核心变更

• 禁用 SDK 隐形重试：所有 litellm.acompletion() 调用统一传入 num_retries=0, max_retries=0，消除 OpenAI SDK 内部不可控的重试层
• 全局统一保障：新增 KG_LLM_TIMEOUT_SECONDS=300s（5min 单次超时）和 KG_LLM_MAX_RETRIES=3（每个独立 LLM 请求最多 3 次重试），支持环境变量覆盖
• 公共工具函数：新增 call_llm_with_retry() 供 community_summarizer / global_search 复用，获得与提取器一致的调用保障
• 外层超时自动推导：chunk_extract_timeout 由 max_retries × timeout + backoff 自动计算，确保预算覆盖
• 断路器协同取消：新增 llm_cancel 事件信号，断路器 OPEN 时通知同批并发 chunk 立即跳过 LLM 走 fallback

风险与回滚

• 主要风险：禁用 SDK 重试后，瞬态网络抖动不再被 SDK 静默重试，会更快触发应用层 fallback（regex/cooccurrence），图谱质量可能略降
• 回滚方式：git revert 即可恢复原始行为

验证证据

• 单元测试：664 passed，1 failed（无关变更 test_extraction_llm_plan）
• 覆盖率：extractors.py 80%，service.py 63%

影响范围

• 前端：无
• 后端：extractors.py、service.py、community_summarizer.py、global_search.py
• GitHub Actions / 文档：无

Next Best Action

• 在 Harness Engineering corpus 上手动触发 KG Build，验证不再出现 Retrying request to /chat/completions 死循环
• 观察构建耗时是否从分钟级降为秒级（断路器触发后剩余 chunk 走 fallback <1s）

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