fix(advisor): fix LLM API call, wire advice_markdown to webapp, update .env.example timeouts

- llm_analyzer.py: use llm.langchain_llm.ainvoke() (correct RAGAS 0.4.3 API)
- webapp/models.py: add advice_markdown field to ReportData
- webapp/services/run_reader.py: add read_advice_markdown() reading optimization_advice.md
- webapp/services/report_builder.py: pass advice_markdown into ReportData
- .env.example: OPENAI_TIMEOUT_SECONDS 30→180, RAGAS_METRIC_TIMEOUT_SECONDS 45→300

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

.env.example

@@ -5,15 +5,15 @@
 
 OPENAI_API_KEY=your-api-key
 OPENAI_BASE_URL=http://6.86.80.4:30080/v1
-OPENAI_TIMEOUT_SECONDS=30
+OPENAI_TIMEOUT_SECONDS=180
 
 # 默认评测模型（可在场景 YAML 或 Web 控制台 LLM 配置中覆盖）
 RAGAS_JUDGE_MODEL=deepseek-v4-flash
 RAGAS_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v3
 
-# 评估并发控制
+# 评估并发控制（启用 7 个指标时建议 RAGAS_METRIC_TIMEOUT_SECONDS=300）
 BATCH_SIZE=8
-RAGAS_METRIC_TIMEOUT_SECONDS=45
+RAGAS_METRIC_TIMEOUT_SECONDS=300
 
 
 # ===== 阿里云文档解析（dataset build 功能需要） =====