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Bash
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Bash
# 报告生成独立服务环境配置（沿用原 eval_report 的外部服务）
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# 数据库（MySQL，与原项目同库）
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DATABASE_URL=mysql+pymysql://root:Beidas0ft@192.168.4.177:3306/eval_report?charset=utf8mb4
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DB_POOL_SIZE=15
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DB_MAX_OVERFLOW=25
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DB_POOL_TIMEOUT=60
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DB_POOL_PRE_PING=true
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# 文档存储根目录（附图提取按 DOC_PAT/{project_uuid}/<相对路径> 定位 .docx）
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# 指向原项目的 docs 目录，保证附图能被找到
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DOC_PAT=D:/Git-Project/eval_report/docs
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# Embedding 模型配置
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EMBEDDING_API_KEY=sk-xtbpjqekezfbttasgbrczzskqenygmhqwpsobpiagwrlacfr
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EMBEDDING_API_BASE=http://192.168.4.191:8001/v1
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EMBEDDING_BATCH_MAX_DOCS=4
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EMBEDDING_BATCH_MAX_CHARS=12000
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EMBEDDING_MAX_CHUNK_CHARS=4000
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# LLM（OpenAI 兼容接口）
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LLM_API_BASE=http://192.168.4.197:8086/v1
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LLM_API_KEY=sk-99999999991234
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LLM_MODEL_NAME=Qwen3.6-27B
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LLM_HTTP_TIMEOUT_SEC=600
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# 报告章节单次 chat 读超时（秒），长章节建议 600+
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REPORT_LLM_HTTP_TIMEOUT_SEC=600
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# Milvus 向量数据库
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MILVUS_DB_URL=http://192.168.4.191:19530
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# 服务监听（注意：8099 已被网关 eval_report 占用，本子服务改用 8101）
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HOST=0.0.0.0
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PORT=8101
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RELOAD=false
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