ailine/.env.docker

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# Docker 部署环境配置文件
# 用法: cp .env.docker .env 然后修改配置值用于Docker部署
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# AI 模型 API 密钥（必需 - 请填入真实值）
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ZHIPUAI_API_KEY=你的智谱API密钥
DEEPSEEK_API_KEY=你的深度求索API密钥
LLAMACPP_API_KEY=huang1998
SILICONFLOW_API_KEY=你的硅基流动API密钥（可选，本地服务故障时降级使用）

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# llama.cpp 服务配置（Docker环境下使用host.docker.internal访问宿主服务）
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# 主 LLM 服务 (Gemma-4-E2B GGUF) - 宿主端口 18000
VLLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:18000/v1

# Embedding 服务 (Qwen3-Embedding-0.6B GGUF) - 宿主端口 18001
LLAMACPP_EMBEDDING_URL=http://host.docker.internal:18001/v1

# Reranker 服务 (bge-reranker-v2-m3) - 宿主端口 18002
LLAMACPP_RERANKER_URL=http://host.docker.internal:18002/v1

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# Qdrant 向量数据库配置（使用远程服务）
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QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
QDRANT_API_KEY=你的QdrantAPI密钥
QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories

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# PostgreSQL 数据库配置（使用远程服务）
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DB_HOST=115.190.121.151
DB_PORT=5432
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=你的PostgreSQL密码
DB_NAME=langgraph_db
# 完整连接字符串（可选，优先使用分离配置）
DB_URI=postgresql://postgres:你的PostgreSQL密码@115.190.121.151:5432/langgraph_db?sslmode=disable

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# 后端服务配置
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BACKEND_PORT=8079

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# 前端配置（Docker内部通信）
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API_URL=http://backend:8079/chat

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# 应用行为配置
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# 记忆提取间隔：每 N 轮对话执行一次记忆提取
MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10

# 是否启用 Graph 执行追踪（调试用）
ENABLE_GRAPH_TRACE=true

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# Tavily 搜索配置
# 免费额度：1000次/天，官网：https://app.tavily.com
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TAVILY_API_KEY=你的Tavily_API密钥
TAVILY_MAX_RESULTS=5

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# 稀疏模型配置
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FASTEMBED_CACHE_PATH=/app/fastembed_cache

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# RAG 索引构建配置
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# Qdrant 集合名称
RAG_COLLECTION_NAME=rag_documents

# 基础切分参数
RAG_CHUNK_SIZE=500
RAG_CHUNK_OVERLAP=50

# 父子块切分参数
RAG_PARENT_CHUNK_SIZE=1000
RAG_CHILD_CHUNK_SIZE=200
RAG_PARENT_CHUNK_OVERLAP=100
RAG_CHILD_CHUNK_OVERLAP=20

# 切分策略：basic（基础）、semantic（语义）、parent-child（父子块）
RAG_STRATEGY=parent-child

# 存储类型：postgres（PostgreSQL）、local（本地文件）
RAG_STORAGE_TYPE=postgres

# 文档加载器配置（可选）
# OCR 语言列表（逗号分隔）
RAG_OCR_LANGUAGES=chi_sim,eng
# 文档主语言列表（逗号分隔）
RAG_DOC_LANGUAGES=zh

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# 日志配置
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LOG_LEVEL=DEBUG
DEBUG=true