llm-chats/env.example at main · flyer103/llm-chats · GitHub

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# 最后更新时间: 2025-07-12 12:05:30
# 自动更新的最新模型配置

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# 多LLM对话系统环境变量配置文件
# 基于2025年最新模型信息更新
# ==========================================

# ==========================================
# 阿里云百炼 (Alibaba Cloud Model Studio)
# 平台: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/
# 模型列表: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/models
# ==========================================
ALIBABA_API_KEY=your_alibaba_api_key_here

# 推荐模型选项 (2025年最新):
# - qwen-max-2024-09-19            (通义千问最强旗舰模型，32K上下文)
# - qwen-plus-2024-09-19           (通义千问均衡性能模型，32K上下文)
# - qwen-turbo-2024-11-01          (通义千问高速模型，128K上下文)

ALIBABA_MODEL=qwen-max-2024-09-19

# ==========================================
# 火山豆包 (Volcano Engine Doubao)
# 平台: https://www.volcengine.com/product/doubao
# 控制台: https://console.volcengine.com/ark
# 文档: https://www.volcengine.com/docs/82379
# ==========================================
DOUBAO_API_KEY=your_doubao_api_key_here

# 🔥 实际开通的模型配置
# 根据文档已开通的模型：
# - 模型 ID: doubao-seed-1-6-250615
# - 接入点: ep-m-20250629223026-prr94
#
# 💡 说明：火山豆包使用自定义推理接入点 (Endpoint ID)
# 格式：ep-xxxxxxxxx-xxxxx（在控制台创建推理接入点后获得）
DOUBAO_MODEL=ep-pro-4k-v1-5

# 可选配置
DOUBAO_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
DOUBAO_TEMPERATURE=0.7
DOUBAO_MAX_TOKENS=1000

# ==========================================
# 月之暗面 (Moonshot AI)
# 平台: https://kimi.ai/
# 控制台: https://platform.moonshot.cn/
# ==========================================
MOONSHOT_API_KEY=your_moonshot_api_key_here

# 推荐模型选项 (2025年最新):
# - moonshot-v1-128k             (推荐，128K超长上下文)
# - moonshot-v1-32k              (标准版本，32K上下文)
# - moonshot-v1-8k               (基础版本，8K上下文)
#
# 特色: 支持超长文本处理，最高2M字符输入
MOONSHOT_MODEL=moonshot-v1-128k

# ==========================================
# DeepSeek (深度求索)
# 平台: https://www.deepseek.com/
# 控制台: https://platform.deepseek.com/
# API文档: https://api-docs.deepseek.com/
# ==========================================
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here

# 推荐模型选项 (2025年最新):
# - deepseek-reasoner            (推荐，R1-0528推理模型，强逻辑推理)
# - deepseek-chat                (V3-0324对话模型，均衡性能)
#
# 特色: R1推理模型具备强大的逻辑推理和数学能力
# 价格: 提供峰谷定价，非高峰期有大幅折扣
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-reasoner

# ==========================================
# 对话系统配置
# ==========================================

# 对话轮数限制 (建议3-8轮)
MAX_CONVERSATION_ROUNDS=5

# 单次响应超时时间 (秒)
RESPONSE_TIMEOUT=30

# 对话主题 (可选，留空则使用默认)
CONVERSATION_TOPIC=

# 是否保存对话历史 (true/false)
SAVE_CONVERSATION_HISTORY=true

# 对话历史保存目录
CONVERSATION_HISTORY_DIR=./conversations

# ==========================================
# 文件处理配置
# ==========================================

# 文件上传最大大小 (字节，默认50MB)
MAX_FILE_SIZE=52428800

# PDF处理最大页数
MAX_PDF_PAGES=100

# 图片处理最大尺寸 (像素，宽x高)
MAX_IMAGE_WIDTH=4096
MAX_IMAGE_HEIGHT=4096

# 支持的文件类型 (用逗号分隔)
SUPPORTED_FILE_TYPES=pdf,png,jpg,jpeg,gif,bmp,tiff,webp

# 是否启用OCR文本识别 (true/false)
ENABLE_OCR=true

# OCR语言配置 (chi_sim=简体中文, eng=英文)
OCR_LANGUAGES=chi_sim+eng

# 文件处理临时目录
TEMP_FILE_DIR=./temp_files

# ==========================================
# Gradio界面配置
# ==========================================

# 界面端口
GRADIO_PORT=7860

# 是否启用外部访问 (true/false)
GRADIO_SHARE=false

# 界面标题
GRADIO_TITLE=多LLM对话系统

# ==========================================
# 模型参数配置 (可选高级设置)
# ==========================================

# 温度参数 (0.0-2.0，控制随机性)
DEFAULT_TEMPERATURE=0.7

# 最大输出tokens
DEFAULT_MAX_TOKENS=1000

# 日志级别 (DEBUG/INFO/WARNING/ERROR)
LOG_LEVEL=INFO

# ==========================================
# Ollama 本地模型 (Local Model)
# 平台: https://ollama.com/
# 文档: https://github.com/ollama/ollama
# ==========================================

# 是否启用 Ollama (true/false)
OLLAMA_ENABLED=true

# Ollama API 地址 (默认本地)
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/

# Ollama 模型名称 (需要先通过 ollama pull 下载)
# 推荐模型:
# - llama3.1:latest              (Meta Llama 3.1，通用对话)
# - llama3.1:8b                  (轻量版本，8B参数)
# - llama3.1:70b                 (大型版本，70B参数)
# - qwen2.5:latest               (阿里通义千问开源版)
# - deepseek-coder:latest        (DeepSeek编程专用)
# - mistral:latest               (Mistral AI模型)
OLLAMA_MODEL=deepseek-r1:8b

# API密钥 (Ollama不需要真实密钥，但配置为必需项)
OLLAMA_API_KEY=ollama

# 可选配置
OLLAMA_TEMPERATURE=0.7
OLLAMA_MAX_TOKENS=1000

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# Ollama 安装说明
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# 1. 安装 Ollama: https://ollama.com/download
# 2. 启动 Ollama 服务: ollama serve
# 3. 下载模型: ollama pull llama3.1:latest
# 4. 设置 OLLAMA_ENABLED=true
# 5. 重启应用即可使用本地模型
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