修改端口信息

2026-04-16 00:31:33 +08:00
parent a92a220ff3
commit a5b8820d13
9 changed files with 114 additions and 96 deletions
--- a/.env
+++ b/.env
@@ -36,8 +36,8 @@ DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # 前端配置
 # -----------------------------------------------------------------------------
-# 后端 API 地址（本地开发使用 8003 端口，避免与 vLLM 冲突）
-API_URL=http://localhost:8003/chat
+# 后端 API 地址（本地开发使用 8083 端口，避免与 llama.cpp 冲突）
+API_URL=http://localhost:8083/chat

 # -----------------------------------------------------------------------------
 # 应用行为配置
--- a/.env.docker
+++ b/.env.docker
@@ -1,15 +1,33 @@
 # =============================================================================
 # Docker Compose 服务器部署配置
-# 用法: cp .env.docker .env 然后修改 API Key
+# 用法: cp .env.docker .env 然后填入 API Key
 # =============================================================================

-# -----------------------------------------------------------------------------
-# AI 模型 API 密钥（必需 - 请填入真实值）
-# -----------------------------------------------------------------------------
-ZHIPUAI_API_KEY=your_api_key_here
+# ⭐ 敏感密钥配置（必须在此配置）
+# =============================================================================
+# AI 模型 API 密钥
+ZHIPUAI_API_KEY=your_zhipuai_api_key_here
 DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
+
+# llama.cpp 服务认证 Token（与容器启动参数一致）
 LLAMACPP_API_KEY=token-abc123

+# ⭐ 日志调试配置（部署时可灵活调整）
+# =============================================================================
+# 日志级别：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
+# 生产环境推荐 WARNING，排查问题时改为 DEBUG
+LOG_LEVEL=WARNING
+
+# 是否启用 DEBUG 模式
+# true: 输出详细调试信息，包含完整的工具调用、数据库查询等
+# false: 仅输出关键信息，适合生产环境
+DEBUG=false
+
+# 是否启用 Graph 流转追踪
+# true: 输出每个节点的输入输出状态，便于调试工作流
+# false: 关闭追踪，减少日志量
+ENABLE_GRAPH_TRACE=false
+
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # llama.cpp 服务配置
 # -----------------------------------------------------------------------------
@@ -22,7 +40,6 @@ VLLM_EMBEDDING_URL=http://localhost:8082/v1
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # Mem0 记忆层配置
 # -----------------------------------------------------------------------------
-# ⭐ 注意：Mem0 现在直接复用主 LLM 实例，无需单独配置
 # Qdrant 向量数据库（远程服务器上的独立容器）
 QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
 QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories
@@ -37,16 +54,9 @@ DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?
 # 前端配置
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # Docker Compose 内部网络，使用服务名 'backend'
-API_URL=http://backend:8001/chat
+API_URL=http://backend:8083/chat

 # -----------------------------------------------------------------------------
 # 应用行为配置
 # -----------------------------------------------------------------------------
 MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10
-ENABLE_GRAPH_TRACE=false
-
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 日志配置
-# -----------------------------------------------------------------------------
-LOG_LEVEL=WARNING
-DEBUG=false
--- a/.env.example
+++ b/.env.example
@@ -1,69 +1,41 @@
 # =============================================================================
 # Agent1 环境配置模板
-# 用法: cp .env.example .env 然后修改配置值
+# 用法: cp .env.example .env 然后根据实际需求修改
 # =============================================================================

-# -----------------------------------------------------------------------------
-# AI 模型 API 密钥（必需 - 请填入真实值）
-# -----------------------------------------------------------------------------
-ZHIPUAI_API_KEY=your_api_key_here
+# ⭐ 敏感密钥配置
+# =============================================================================
+# AI 模型 API 密钥
+ZHIPUAI_API_KEY=your_zhipuai_api_key_here
 DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
+
+# llama.cpp 服务认证 Token（与容器启动参数一致）
 LLAMACPP_API_KEY=token-abc123

-# -----------------------------------------------------------------------------
-# llama.cpp 服务配置
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 主 LLM 服务 (Gemma-4-E2B GGUF)
-# 本地开发: http://localhost:8081/v1
-# Docker 部署: 根据实际部署调整
-VLLM_BASE_URL=http://localhost:8081/v1
+# ⭐ 日志调试配置（本地开发可灵活调整）
+# =============================================================================
+# 日志级别：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
+# 本地开发推荐 DEBUG，生产环境使用 WARNING
+LOG_LEVEL=DEBUG

-# Embedding 服务 (embeddinggemma-300M GGUF)
-# 本地开发: http://localhost:8082/v1
-VLLM_EMBEDDING_URL=http://localhost:8082/v1
+# 是否启用 DEBUG 模式
+DEBUG=true

-# -----------------------------------------------------------------------------
-# Mem0 记忆层配置
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# ⭐ 注意：Mem0 现在直接复用主 LLM 实例，无需单独配置
-# Qdrant 向量数据库地址
-# 本地开发: http://localhost:6333
-# 远程服务器: http://115.190.121.151:6333
-# Docker Compose: http://qdrant:6333
-QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
-QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories
-
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 数据库配置
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# PostgreSQL 连接字符串
-# 本地开发: postgresql://postgres:mysecretpassword@localhost:5432/langgraph_db?sslmode=disable
-# 远程服务器: postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?sslmode=disable
-# Docker Compose: postgresql://postgres:mysecretpassword@postgres:5432/langgraph_db?sslmode=disable
-DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?sslmode=disable
-
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 前端配置
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 后端 API 地址
-# 本地开发: http://localhost:8001/chat
-# Docker Compose: http://backend:8001/chat
-API_URL=http://localhost:8001/chat
-
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 应用行为配置
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 记忆提取间隔：每 N 轮对话执行一次记忆提取（默认 10）
-MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10
-
-# 是否启用 Graph 执行追踪（调试用，默认 true）
+# 是否启用 Graph 流转追踪
 ENABLE_GRAPH_TRACE=true

-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 日志配置
-# -----------------------------------------------------------------------------
-# 日志级别: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
-LOG_LEVEL=INFO
+# ⭐ 可选配置（如需覆盖 Dockerfile/docker-compose.yml 中的默认值）
+# =============================================================================
+# 数据库连接（如需使用本地数据库而非远程服务器）
+# DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@localhost:5432/langgraph_db?sslmode=disable

-# 是否启用调试模式（默认 false）
-DEBUG=false
+# Qdrant 地址（如需使用本地 Qdrant 而非远程服务器）
+# QDRANT_URL=http://localhost:6333
+QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories
+
+# llama.cpp 服务地址（如端口有变化）
+# VLLM_BASE_URL=http://localhost:8081/v1
+# VLLM_EMBEDDING_URL=http://localhost:8082/v1
+
+# 前端 API 地址（本地开发时需显式配置）
+API_URL=http://localhost:8083/chat
--- a/QUICKSTART.md
+++ b/QUICKSTART.md
@@ -104,7 +104,7 @@ DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?
 QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333

 # 本地开发时，后端也在 localhost
-API_URL=http://localhost:8003/chat
+API_URL=http://localhost:8083/chat
 ```

 #### 3. 启动服务
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -269,7 +269,7 @@ model_configs = {
 | `VLLM_EMBEDDING_URL` | Embedding 服务地址 | `http://localhost:8082/v1` | `http://localhost:8082/v1` |
 | `QDRANT_URL` | Qdrant 地址 | `http://115.190.121.151:6333` | `http://115.190.121.151:6333` |
 | `DB_URI` | PostgreSQL 连接字符串 | `postgresql://...@115.190.121.151:5432/...` | `postgresql://...@115.190.121.151:5432/...` |
-| `API_URL` | 后端 API 地址 | `http://localhost:8003/chat` | （由 docker-compose.yml 注入） |
+| `API_URL` | 后端 API 地址 | `http://localhost:8083/chat` | （由 docker-compose.yml 注入） |

 ### 配置示例

@@ -282,7 +282,7 @@ VLLM_BASE_URL=http://localhost:8081/v1
 VLLM_EMBEDDING_URL=http://localhost:8082/v1
 QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
 DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?sslmode=disable
-API_URL=http://localhost:8003/chat
+API_URL=http://localhost:8083/chat
 ```

 #### Docker 部署 (.env.docker)
@@ -294,7 +294,7 @@ VLLM_BASE_URL=http://localhost:8081/v1
 VLLM_EMBEDDING_URL=http://localhost:8082/v1
 QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
 DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?sslmode=disable
-# API_URL 在 docker-compose.yml 中配置为 http://backend:8003/chat
+# API_URL 在 docker-compose.yml 中配置为 http://backend:8083/chat
 ```

 ### 注意事项
--- a/app/backend.py
+++ b/app/backend.py
@@ -150,6 +150,6 @@ async def websocket_endpoint(

 if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
-    # 使用环境变量或默认端口 8003（避免与 vLLM 的 8001 端口冲突）
-    port = int(os.getenv("BACKEND_PORT", "8003"))
+    # 使用环境变量或默认端口 8083（避免与 llama.cpp 的 8081 端口冲突）
+    port = int(os.getenv("BACKEND_PORT", "8083"))
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)
--- a/docker/Dockerfile.backend
+++ b/docker/Dockerfile.backend
@@ -2,21 +2,46 @@ FROM python:3.11-slim

 WORKDIR /app

-# 复制依赖文件并安装（利用 Docker 层缓存）
+# =============================================================================
+# 非敏感环境变量（固化在镜像中，无需通过 .env 配置）
+# =============================================================================
+ENV PYTHONPATH=/app
+
+# llama.cpp 服务配置（本地部署标准端口）
+ENV VLLM_BASE_URL=http://localhost:8081/v1
+ENV VLLM_EMBEDDING_URL=http://localhost:8082/v1
+
+# Mem0 记忆层配置
+ENV QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories
+
+# 应用行为配置（可通过 .env 覆盖）
+ENV MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10
+ENV ENABLE_GRAPH_TRACE=false
+
+# 日志配置
+ENV LOG_LEVEL=WARNING
+ENV DEBUG=false
+
+# =============================================================================
+# 安装依赖
+# =============================================================================
 COPY requirement.txt .
 RUN pip install --no-cache-dir -r requirement.txt

+# =============================================================================
 # 复制项目代码
+# =============================================================================
 COPY app/ ./app/
 COPY frontend/ ./frontend/
 COPY data/ ./data/
 COPY scripts/ ./scripts/

-# 设置 PYTHONPATH 确保模块能被找到
-ENV PYTHONPATH=/app
-
-# 暴露端口（文档用途）
-EXPOSE 8001
+# =============================================================================
+# 暴露端口
+# =============================================================================
+EXPOSE 8083

+# =============================================================================
 # 启动命令
-CMD ["python", "app/backend.py"]
+# =============================================================================
+CMD ["python", "app/backend.py"]
--- a/docker/docker-compose.yml
+++ b/docker/docker-compose.yml
@@ -8,14 +8,25 @@ services:
      dockerfile: docker/Dockerfile.backend
    container_name: ai-backend
    environment:
+      # ⭐ 敏感密钥：通过 .env 注入
      - ZHIPUAI_API_KEY=${ZHIPUAI_API_KEY}
-      - VLLM_LOCAL_KEY=${VLLM_LOCAL_KEY}
-      # ⭐ 使用远程服务器地址
+      - DEEPSEEK_API_KEY=${DEEPSEEK_API_KEY}
+      - LLAMACPP_API_KEY=${LLAMACPP_API_KEY}
+      
+      # ⭐ 日志调试配置：通过 .env 注入（支持灵活调整）
+      - LOG_LEVEL=${LOG_LEVEL:-WARNING}
+      - DEBUG=${DEBUG:-false}
+      - ENABLE_GRAPH_TRACE=${ENABLE_GRAPH_TRACE:-false}
+      
+      # ⭐ 基础设施配置：固化在 compose 文件中
+      # PostgreSQL 连接（远程服务器）
      - DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?sslmode=disable
+      
+      # Qdrant 向量数据库（远程服务器）
      - QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
-      - QDRANT_COLLECTION_NAME=user_memories
-      - EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
-      - MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=${MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL:-10}
+      
+      # 前端通信地址（Docker 内部网络）
+      - API_URL=http://backend:8083/chat
    volumes:
      - ../data/user_docs:/app/data/user_docs # 挂载文档目录
      - ../logs:/app/logs
@@ -24,7 +35,7 @@ services:
    # ⭐ 移除对 postgres 和 qdrant 的依赖
    restart: unless-stopped
    ports:
-      - "8001:8001"
+      - "8083:8083"

  frontend:
    build:
@@ -33,7 +44,7 @@ services:
    container_name: ai-frontend
    environment:
      # Docker 内部网络使用服务名 'backend' 解析后端服务
-      - API_URL=http://backend:8001/chat
+      - API_URL=http://backend:8083/chat
    ports:
      - "8501:8501"
    networks:
--- a/scripts/start.sh
+++ b/scripts/start.sh
@@ -133,7 +133,7 @@ check_config() {
    echo ""
    echo "🔌 检查端口占用..."
    
-    for port in 8001 8501; do
+    for port in 8081 8082 8083 8501; do
        if lsof -i :$port &> /dev/null; then
            check_warn "端口 $port 已被占用"
        else
@@ -280,7 +280,7 @@ start_embedding() {
 # 启动 Python 服务
 # =============================================================================
 start_backend() {
-    echo -e "\n${BLUE}🚀 启动后端服务 (端口 8003)...${NC}"
+    echo -e "\n${BLUE}🚀 启动后端服务 (端口 8083)...${NC}"
    cd "$PROJECT_DIR"
    
    # 加载 .env 文件中的环境变量
@@ -289,7 +289,7 @@ start_backend() {
    set +a
    
    export PYTHONPATH="$PROJECT_DIR"
-    export BACKEND_PORT=8003
+    export BACKEND_PORT=8083
    python app/backend.py &
    BACKEND_PID=$!
    echo -e "${GREEN}✓ 后端服务已启动 (PID: $BACKEND_PID)${NC}"