FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

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

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# llama.cpp 服务配置（Docker 部署标准端口映射）
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# 主 LLM 服务 - Docker host 端口 18000
ENV VLLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:18000/v1
# Embedding 服务 - Docker host 端口 18001
ENV LLAMACPP_EMBEDDING_URL=http://host.docker.internal:18001/v1
# Reranker 服务 - Docker host 端口 18002
ENV LLAMACPP_RERANKER_URL=http://host.docker.internal:18002/v1

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# 数据库 & 向量库配置（非敏感部分）
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# PostgreSQL（敏感信息通过 .env 注入）
ENV DB_HOST=115.190.121.151
ENV DB_PORT=5432
ENV DB_USER=postgres
ENV DB_NAME=langgraph_db

# Qdrant（敏感信息通过 .env 注入）
ENV QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
ENV QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories

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# RAG 索引构建配置（非敏感）
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ENV RAG_COLLECTION_NAME=rag_documents
ENV RAG_CHUNK_SIZE=500
ENV RAG_CHUNK_OVERLAP=50
ENV RAG_PARENT_CHUNK_SIZE=1000
ENV RAG_CHILD_CHUNK_SIZE=200
ENV RAG_PARENT_CHUNK_OVERLAP=100
ENV RAG_CHILD_CHUNK_OVERLAP=20
ENV RAG_STRATEGY=parent-child
ENV RAG_STORAGE_TYPE=postgres

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# 应用行为配置
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ENV MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10
ENV ENABLE_GRAPH_TRACE=false

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# 日志配置（生产环境默认值）
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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（如果有）
# 注意：docker/models/ 目录需要在构建上下文中存在
COPY docker/models/ /tmp/models/

# 安装本地模型 wheel（如果有 .whl 文件）
RUN find /tmp/models -name "*.whl" -type f 2>/dev/null | head -1 | xargs -r pip install --no-cache-dir && \
    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 backend/requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir --default-timeout=300 -r requirements.txt

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# 复制项目代码
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COPY backend/ ./

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# 暴露端口
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EXPOSE 8079

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