# 这个项目没有 mock provider。没有可用模型，服务直接起不来,这是刻意的。
# 一个在没有模型时还能正常返回的对话服务，会掩盖掉所有真实的失败模式。
#
# 下面 A 和 B 至少配一个。只配 B 也能完整跑检索那条线，
# 因为 embedding 和 rerank 都在本地，一次 LLM 调用都没有。

# ---------------------------------------------------------------- A 托管模型
# 变量名是 LLM_API_KEY。OPENAI_API_KEY 也认，作为兼容
LLM_API_KEY=sk-...
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
TIER_CHEAP=gpt-5-mini
TIER_STRONG=gpt-5
TIER_JUDGE=gpt-5-mini-2025-08-07   # judge 必须 pin 版本，否则基线不可比
REASONING_EFFORT=minimal

# Gemini 走原生适配器，不是 OpenAI 兼容层。把 TIER_* 换成 gemini- 开头即可
# TIER_CHEAP=gemini-2.0-flash

# ---------------------------------------------------------------- B 端侧兜底
# llama-server -hf <repo> --port 8091
# 配了这个就不需要 key。cheap 和 strong 两档不可用时，router 降到这一档
LOCAL_BASE_URL=http://127.0.0.1:8091/v1
LOCAL_MODEL=qwen2.5-3b-instruct

# ---------------------------------------------------------------- 存储
# 端口是 55433 和 56379，不是默认端口。避免和机器上已有的 Postgres/Redis 撞
DB_URL=postgresql+psycopg://persona:persona@localhost:55433/persona
REDIS_URL=redis://localhost:56379/0

# ---------------------------------------------------------------- 检索调参
RETRIEVE_FETCH=20    # 第一段召回宽度
RETRIEVE_K=4         # 最终进 context 的条数。调到 1 这游戏会明显变难
RRF_K=60
USE_RERANK=1
TOKEN_BUDGET=2200