107 lines
4.2 KiB
Plaintext
107 lines
4.2 KiB
Plaintext
# ============================================================
|
||
# core.conf – КОНФИГ RAG-СЕРВЕРА
|
||
# ============================================================
|
||
# Используется ТОЛЬКО rag_server.py.
|
||
# Содержит настройки:
|
||
# - PostgreSQL (единая БД для всех ботов)
|
||
# - Qdrant (единая коллекция)
|
||
# - GigaChat API
|
||
# - Параметры RAG (top_k, чанкинг, кэширование)
|
||
# - HTTP-сервер (хост, порт)
|
||
# - Логирование
|
||
# ============================================================
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 1. База данных (PostgreSQL) – единая для всех ботов
|
||
# ============================================================
|
||
database:
|
||
host: "192.168.1.100"
|
||
port: 5432
|
||
user: "rag_user"
|
||
password_env: "DB_PASSWORD"
|
||
database: "rag_db" # ОДНА БД
|
||
ssl: true
|
||
ssl_mode: "require"
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 2. Векторная база Qdrant – единая коллекция
|
||
# ============================================================
|
||
qdrant:
|
||
host: "192.168.1.200"
|
||
port: 6333
|
||
grpc_port: 6334
|
||
collection: "fckbot" # ОДНА КОЛЛЕКЦИЯ
|
||
vector_size: 1024
|
||
distance: "Cosine"
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 3. GigaChat
|
||
# ============================================================
|
||
gigachat:
|
||
credentials_env: "GIGACHAT_API_KEY"
|
||
model_embedding: "Embeddings"
|
||
model_generation: "GigaChat-Max"
|
||
timeout: 600
|
||
temperature: 0.1
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 4. Эмбеддинги (кэширование)
|
||
# ============================================================
|
||
embedding:
|
||
cache_size: 4096
|
||
verify_ssl_certs: false
|
||
model: "Embeddings"
|
||
timeout: 30
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 5. Разбиение документов на чанки
|
||
# ============================================================
|
||
chunking:
|
||
enabled: true
|
||
chunk_size_tokens: 200
|
||
overlap_tokens: 50
|
||
strategy: "recursive_split_by_sentences"
|
||
approx_chunk_chars: 500
|
||
approx_overlap_chars: 100
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 6. Параметры RAG
|
||
# ============================================================
|
||
rag:
|
||
default_top_k: 30
|
||
metrics_top_k: 30
|
||
contradiction_top_k: 10
|
||
max_context_tokens: 3000 # токенов
|
||
reserved_for_answer_tokens: 1000 # резервируем для ответа
|
||
# reserved_for_prompt_tokens вычисляется динамически
|
||
max_model_tokens: 8192 # лимит модели
|
||
reserved_for_overhead_tokens: 200
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 7. HTTP-сервер
|
||
# ============================================================
|
||
http_server:
|
||
host: "0.0.0.0" # или localhost, если только локально
|
||
port: 8080
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 8. Таймауты HTTP (для запросов к внешним API)
|
||
# ============================================================
|
||
http:
|
||
download_timeout: 30
|
||
upload_timeout: 60
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 9. Логирование
|
||
# ============================================================
|
||
log_level: "INFO"
|
||
|
||
# ============================================================
|
||
# 10. Иерархическое резюмирование (для сжатия больших документов и истории)
|
||
# ============================================================
|
||
summarization:
|
||
enable_hierarchical_summarization: true # включить/выключить
|
||
max_tokens_for_document: 8000 # если документ превышает это число токенов, сжимаем
|
||
target_tokens_after_summary: 3000 # целевой размер после сжатия
|
||
chunk_size_tokens: 500 # размер блока для резюмирования
|
||
max_depth: 2 # максимальная глубина рекурсии |