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2.7 KiB
Docker
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Docker
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# Docker Compose 服务器部署配置
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# 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
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ZHIPUAI_API_KEY=your_zhipuai_api_key_here
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DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
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# llama.cpp 服务认证 Token（与容器启动参数一致）
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LLAMACPP_API_KEY=token-abc123
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# ⭐ 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
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# 生产环境推荐 WARNING，排查问题时改为 DEBUG
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LOG_LEVEL=WARNING
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# 是否启用 DEBUG 模式
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# true: 输出详细调试信息，包含完整的工具调用、数据库查询等
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# false: 仅输出关键信息，适合生产环境
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DEBUG=false
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# 是否启用 Graph 流转追踪
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# true: 输出每个节点的输入输出状态，便于调试工作流
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# false: 关闭追踪，减少日志量
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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
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VLLM_BASE_URL=http://localhost:8081/v1
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# Embedding 服务 (embeddinggemma-300M GGUF) - 端口 8082
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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）
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QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
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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）
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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'
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API_URL=http://backend:8083/chat
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# 应用行为配置
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MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10
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