FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

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# 非敏感环境变量（固化在镜像中，无需通过 .env 配置）
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ENV PYTHONPATH=/app

# llama.cpp 服务配置（本地部署标准端口）
ENV VLLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:18000/v1
ENV LLAMACPP_EMBEDDING_URL=http://host.docker.internal:18001/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

# unstructured 库 spaCy 模型配置
ENV UNSTRUCTURED_LANGUAGE=eng
ENV SPACY_MODEL=en_core_web_sm

# 日志配置
ENV LOG_LEVEL=WARNING
ENV DEBUG=false

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# 安装依赖
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# 复制本地模型文件到镜像
COPY docker/models/*.whl /tmp/models/

# 安装
RUN pip install --no-cache-dir /tmp/models/*.whl && \
    rm -rf /tmp/models

# 设置 pip 国内镜像源
RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 复制 requirement 并安装（增加超时时间）
COPY requirement.txt .
RUN pip install --no-cache-dir --default-timeout=300 -r requirement.txt

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# 预下载 spaCy 语言模型（避免容器启动时重复下载）
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RUN pip install --no-cache-dir spacy && \
    python -m spacy download en_core_web_sm && \
    python -m spacy download zh_core_web_sm

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# 复制项目代码 (只复制必需的文件夹，避免依赖被忽略的目录)
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COPY rag_core/ ./rag_core/
COPY app/ ./app/
COPY frontend/ ./frontend/
COPY scripts/ ./scripts/

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# 暴露端口
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EXPOSE 8083

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# 启动命令
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CMD ["python", "app/backend.py"]