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# Docker Compose 服务器部署配置
# 用法: cp .env.docker .env 然后填入 API Key
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# ⭐ 敏感密钥配置（必须在此配置）
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# 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）
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# 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

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# llama.cpp 服务配置
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# 主 LLM 服务 (Gemma-4-E2B GGUF) - 端口 8081
VLLM_BASE_URL=http://localhost:8081/v1

# Embedding 服务 (embeddinggemma-300M GGUF) - 端口 8082
VLLM_EMBEDDING_URL=http://localhost:8082/v1

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# Mem0 记忆层配置
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# 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

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# 数据库配置
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# PostgreSQL 连接字符串（远程服务器上的独立容器）
DB_URI=postgresql://postgres:mysecretpassword@115.190.121.151:5432/langgraph_db?sslmode=disable

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# 前端配置
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# Docker Compose 内部网络，使用服务名 'backend'
API_URL=http://backend:8083/chat

# ⭐ 前端通信地址（Docker 内部网络）
# 注意：这里只需要域名和端口，不需要 /chat 路径
- API_URL=http://backend:8083

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# 应用行为配置
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MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10