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Python
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"""config.py —— 环境变量驱动的 BFF 配置（pydantic-settings）。
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全部键见 sdk/.env.example。凭据类键（Neo4j）只存在于本进程，
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**绝不下发到浏览器**（不进入任何 API 响应）。
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上游拓扑与默认值依据 docs/DISCOVERY.md：
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- QA 7920：`/api/v1/qa-v1-1-73`（DISCOVERY §4）
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- RAG 8000（Methodology API，DISCOVERY §3）/ ragAlt 7900（protected 容器，§3.7）
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- Neo4j 候选顺序：18788（direct，首选）→ 19788（normalized）→ 17687（protected，空库）
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凭据见 DISCOVERY §2.1，可由 BFF_NEO4J_* 环境变量覆盖（测试/部署）。
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"""
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from __future__ import annotations
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from functools import lru_cache
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from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
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class Settings(BaseSettings):
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model_config = SettingsConfigDict(
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env_file=".env",
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env_file_encoding="utf-8",
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extra="ignore",
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)
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# ---- 应用 ----
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app_name: str = "plantai-rag-new-bff"
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version: str = "0.1.0"
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# ---- 上游地址（只读消费，见 ARCHITECTURE.md §2）----
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qa_base_url: str = "http://127.0.0.1:8091" # 终态端口(浸泡期由 .env 覆盖 7921)
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qa_api_path: str = "/api/v1/qa-v1-1-73"
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rag_base_url: str = "http://127.0.0.1:8092" # 终态端口(浸泡期由 .env 覆盖 8001)
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rag_alt_base_url: str = "http://127.0.0.1:8093" # 终态端口(浸泡期由 .env 覆盖 7911)
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rag_legacy_base_url: str = "http://127.0.0.1:8093"
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# ---- Neo4j 候选（顺序即回退顺序，首选 18788；凭据见 DISCOVERY §2.1）----
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neo4j_bolt_uris: str = (
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"bolt://127.0.0.1:18788,bolt://127.0.0.1:19788,bolt://127.0.0.1:17687"
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)
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neo4j_user: str = "neo4j"
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neo4j_passwords: str = (
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"" # 真实凭据在 sdk/.env（不入 git），见 sdk/.env.example
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)
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# ---- 超时阶梯（秒）----
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timeout_health: float = 1.0 # 健康探测
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timeout_qa_chat: float = 300.0 # qa chat（读超时）
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timeout_qa_search: float = 180.0 # qa search（读超时）
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timeout_upload: float = 600.0 # 抽取 upload（读超时）
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timeout_extraction: float = 15.0 # 抽取其余接口
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# ---- 本地 ----
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db_path: str = "data/plantai.db" # 相对 sdk/(BFF cwd)，bff_restart.sh 保证
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health_cache_ttl: float = 5.0
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# ---- 文档生成（docgen，P2；对 vstore 的全部访问经 services/docgen/client.py 透传）----
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docgen_root: str = "data/docgen" # 制品落盘根目录（相对 BFF cwd）
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docgen_artifact_ttl_days: int = 30 # 制品保留天数（越界由 /library 清理时剔除）
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docgen_quota_gb: float = 50.0 # 制品目录配额（GB，超限返回 QUOTA_EXCEEDED 信封）
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docgen_llm_base_url: str = "https://api.deepseek.com" # 文档生成 LLM（deepseek，仅服务层消费，绝不下发浏览器）
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docgen_llm_api_key: str = "" # LLM 凭据（只存在于本进程；默认空=未配置，生成 503）
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docgen_llm_model: str = "deepseek-chat"
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docgen_llm_timeout: float = 300.0 # LLM 单次调用读超时（秒）
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# ---- vstore（8094，文档资料向量库；BFF 不透传其错误形态，见 routers/docgen.py）----
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vstore_base_url: str = "http://127.0.0.1:8094"
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# ---- 多轮记忆（S2）----
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bff_enable_humanize: bool = True # Humanizer 总开关（会话开关在其下）
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bff_history_rounds: int = 3 # 携带最近 N 轮问答
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bff_history_max_question_chars: int = 4000 # 单条 user 文本截断
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bff_history_max_answer_chars: int = 12000 # 单条 assistant 答案截断
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# ---- 生信服务反代（FR-BIO-027/028；BIOFLOW_ENABLED 为假时反代路由不注册）----
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bioflow_enabled: bool = False # 三形态部署开关（默认关：只部署 rag 无生信痕迹）
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bioflow_service_url: str = "http://127.0.0.1:8098" # 生信服务 8098（BFF 流式反代目标）
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# ---- 生产形态：BFF 静态托管 ui/dist（ARCHITECTURE.md §3，M6 挂载）----
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frontend_dist_dir: str = "ui/dist" # 生产形态：静态托管 ui/dist
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@lru_cache(maxsize=1)
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def get_settings() -> Settings:
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return Settings()
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settings = get_settings()
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