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# Agentic-RAG 知识问答系统 - 环境变量配置示例
# 复制此文件为 .env 并填入实际的 API Key 和连接信息
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# OpenAI 兼容 API 配置（支持 OpenAI / DeepSeek / 通义千问等）
OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o

# Embedding 模型配置（用于向量化）
EMBEDDING_API_KEY=sk-your-api-key-here
EMBEDDING_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
EMBEDDING_DIMENSIONS=1536

# Qdrant 向量数据库配置
QDRANT_HOST=localhost
QDRANT_PORT=6333
QDRANT_COLLECTION_NAME=knowledge_base

# MySQL 数据库配置
MYSQL_HOST=localhost
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=your-password-here
MYSQL_DATABASE=knowledge_db

# 重排序模型配置（独立于主模型，用于检索结果精排）
# 千问模型（如 qwen3-rerank）使用 Dashscope 原生 API，无需配置 BASE_URL
# 其他模型使用 OpenAI 兼容 API，需配置 BASE_URL
RERANKER_API_KEY=your-reranker-api-key-here
RERANKER_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
RERANKER_MODEL=                         # 留空则跳过重排序（千问用 qwen3-rerank）
RERANKER_TOP_K=5                        # 重排序后返回文档数
RERANKER_CANDIDATES=50                  # 重排序前候选文档数

# Serper 搜索 API 配置（用于外部搜索）
SERPER_API_KEY=your-serper-api-key-here

# Neo4j 图数据库配置（可选，NEO4J_ENABLED=false 时跳过）
NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your-neo4j-password
NEO4J_DATABASE=neo4j
NEO4J_ENABLED=false
GRAPH_MAX_HOPS=2

# 系统配置
ENABLE_RETRY=true                      # 是否启用质量/相关性不通过时的重试循环（false则不通过直接返回）
MAX_RETRIES=3                          # 最大重试次数
VECTOR_SEARCH_THRESHOLD=0.5            # 向量检索相似度阈值（0-1），低于此值的结果将被过滤
BM25_SEARCH_THRESHOLD=0.3              # BM25 检索分数阈值（0-1），低于此值的结果将被过滤
HYBRID_VECTOR_WEIGHT=0.7               # 混合检索中向量权重（0-1），BM25权重=1-此值
WEB_MAX_USAGE=5                        # 单次检索流程中 web 搜索最大使用次数
TOOL_MAX_USAGE=5                       # 单次检索流程中工具调用最大使用次数
RELEVANCE_THRESHOLD=0.7                # 检索相关性阈值
QUALITY_THRESHOLD=0.8                  # 答案质量阈值
LOG_LEVEL=INFO                         # 日志级别

# 上下文压缩配置
CONTEXT_COMPRESSION_THRESHOLD=10000    # 触发上下文压缩的字符数阈值
CONTEXT_COMPRESSION_RATIO=0.4          # 压缩比例（保留40%）