.env.example

# =============================================================================
# 本文件为示例模板：复制为 `.env` 后填入真值。勿将 `.env` 提交到 Git。
# 真值表见：docs/meta/PROJECT_CONFIG_AI_INK_BRAIN_API_PYTHON.md
# =============================================================================

# ---------- Embedding（二选一厂商）----------
# siliconflow | dashscope | bailian（bailian 等同 dashscope）
EMBEDDING_PROVIDER=siliconflow

# 向量维度，须与 supabase/sql/init.sql 中 vector(N) 一致（默认 1024）
EMBEDDING_DIM=1024
# 兼容旧名；未设 EMBEDDING_DIM 时仍可读取此项
# SILICONFLOW_EMBEDDING_DIM=1024

# --- SiliconFlow ---
SILICONFLOW_API_KEY=
# 未设置或仅空白时使用默认 https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings
SILICONFLOW_EMBEDDING_ENDPOINT="https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings"
# 留空则使用 api/rag_env.py 默认 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B（须与 CI ingest / Vercel 查询侧一致）
# 更换模型后必须：① 三处 env 同改 ② 全量 re-sync ③ 跑 Portfolio 五问 smoke
SILICONFLOW_EMBEDDING_MODEL="Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B"
SILICONFLOW_EMBEDDING_DIMENSIONS=1024

# RAG 检索前校验向量库 metadata.embedding_model 与运行时是否一致（block | warn | off）
RAG_EMBEDDING_MISMATCH_MODE=block

# --- 阿里云百炼 / DashScope（EMBEDDING_PROVIDER=dashscope 或 bailian 时必填）---
# DASHSCOPE_API_KEY=""
# 默认中国大陆 compatible-mode；国际站示例：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
# DASHSCOPE_EMBEDDING_BASE_URL=
# DASHSCOPE_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v3

# ---------- Supabase ----------
# 必须与 service_role 来自同一项目：Dashboard → Project Settings → API
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL="https://YOUR_PROJECT_REF.supabase.co"
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=

# PostgREST 瞬时断线（如 Connection reset by peer）时 insert/select 重试次数与退避（见 api/rag_env.py）
# SUPABASE_HTTP_RETRIES=4
# SUPABASE_HTTP_RETRY_BASE_DELAY_S=0.25

# text2sql 只读连接（示例格式；账号密码以你方 Supabase 为准）
TEXT2SQL_DATABASE_URL=postgresql://USER:PASSWORD@HOST:6543/postgres?sslmode=require

# ---------- Text2SQL：列值域 YAML（B-PR1）与 DISTINCT 探针（B-PR2，防漂移）----------
# 真值表：docs/meta/PROJECT_CONFIG_AI_INK_BRAIN_API_PYTHON.md
# 任务说明：docs/tasks/done/task_chatbi_v2_text2sql_multiturn_grounding_v1.md（已归档）；V3 欠债见 docs/tasks/active/task_chatbi_v3_debt_from_v2_multiturn_v1.md
# DDL 检索串长度上限（可选，默认 1200）
# TEXT2SQL_RETRIEVE_QUERY_MAX_LEN=1200
# 值域 / 同义词 YAML：留空则用仓库内 docs/text2sql/v1/value_hints.yaml（若存在）
# TEXT2SQL_VALUE_HINTS_PATH=
# TEXT2SQL_VALUE_HINTS_ENABLED=true
# PR2：DISTINCT 与 YAML 并集进 prompt（见 api/text2sql_value_hints.py、docs/text2sql/v1/VALUE_HINTS_DISTINCT.md）
# allowlist：英文逗号分隔 schema.table.column；可选 TEXT2SQL_DISTINCT_MAX_PROBES、TEXT2SQL_DISTINCT_STMT_TIMEOUT_MS
TEXT2SQL_DISTINCT_PROBE=false
TEXT2SQL_DISTINCT_MAX=64
TEXT2SQL_DISTINCT_COLUMNS=public.agent_info.gender,public.agent_info.commission_structure

# --- ChatBI V3 P0 · Text2SQL（实现见 docs/tasks/done/task_chatbi_v3_text2sql_tool_latency_obs_v1.md §拍板；真值表 PROJECT_CONFIG §C）---
# P0-2：单行 JSON 日志（根字段 request_id/run_id + text2sql_phases_ms 等；默认关闭）
# CHATBI_JSON_LOG=true
# CHATBI_TEXT2SQL_LLM_TIMEOUT_S=120
# CHATBI_TEXT2SQL_LLM_SQL_TIMEOUT_S=
# CHATBI_TEXT2SQL_LLM_SUMMARY_TIMEOUT_S=
# 留空 = 与 INTENT_LLM_MODEL 生效值相同
# CHATBI_TEXT2SQL_SUMMARY_LLM_MODEL=
# 多轮对话块注入 build_sql_prompt 前的最大字符数（超出截尾部）
# TEXT2SQL_DIALOGUE_CONTEXT_MAX_LEN=8000

# 可选别名（与 lib/supabase/server.ts 一致）；若设置，仍需与上面 URL 同属一个项目
# SUPABASE_URL=
# SUPABASE_SERVICE_KEY=

# --- admin/sync 鉴权（服务端 only · 勿提交 Git）---
# 真值（与前端 ai-ink-brain 的 SYNC_ADMIN_SECRET 同值）：
SYNC_ADMIN_SECRET=
# 已废弃 · 前端不再使用 · 代码仍作 fallback · 计划后续删除：
# NEXT_PUBLIC_ADMIN_SECRET=
# CHAT_API_SECRET=

SILICONFLOW_EMBEDDING_DIMENSIONS=1024

RAG_MATCH_THRESHOLD=0.3

# =============================================================================
# Portfolio 演示站 · ingest / admin/sync（PORTFOLIO-RAG-DEMO@2026-06-01）
# 真值：docs/meta/PROJECT_CONFIG_AI_INK_BRAIN_API_PYTHON.md §C.1
# RUNBOOK：docs/harness/guides/RUNBOOK_portfolio_rag_five_questions_v1_zh.md
# =============================================================================
#
# 【后端不需要】NEXT_PUBLIC_SITE_MODE —— 该变量仅在前端 ai-ink-brain 控制导航/首页；
# Python 进程不读取。前端 Vercel Production 须设 NEXT_PUBLIC_SITE_MODE=portfolio。
#
# CONTENT_ROOT：admin/sync 扫描 Markdown 的根目录（仅 .md / .mdx）。
# - 本地开发（推荐）：指向前端仓 content/ 绝对路径，与站点展示/RAG 同源
#   CONTENT_ROOT=/path/to/ai-ink-brain/content
# - 生产/预发（Python 部署 env）：
#   ① 若 curl 打到「本 Python 实例」的 POST /api/py/admin/sync，则本进程须能 read 该路径；
#   ② 常见替代：在本机或 CI 起 Python（CONTENT_ROOT 指本地 checkout），对「同一 Supabase」
#      执行 sync，生产 Unified Chat 仍读同一向量库（不必 production serverless 挂载 content）。
# - 留空：回退 REPO_ROOT/content（后端仓内，portfolio 生产禁止依赖此回退）
CONTENT_ROOT=/path/to/ai-ink-brain/content

# Harness / 代理自检（示例 · sync curl 文档别名 ADMIN_TOKEN，非 env 键名）
API_BASE=https://your-frontend-or-bff.example.com
API_KEY=
# shell 文档别名（非 env 键）：export ADMIN_TOKEN="$SYNC_ADMIN_SECRET"
ADMIN_TOKEN=

# ------------- Langchain -------------
I18N_EXPAND_ENABLED=true
I18N_EXPAND_MODE=glossary
I18N_EXPAND_MAX_CANDIDATES=5
I18N_EXPAND_MAX_CANDIDATE_CHARS=48
I18N_EXPAND_MAX_QUERY_TEXT_CHARS=240

# =============================================================================
# ChatBI V2 Agent / Intent（生产可保留第一节；第二节仅本地评测与基准）
# =============================================================================

# ----- 生产 / 预发常用（按需）-----
# Unified Chat 是否走 V2 ReAct 路径（默认 false）
CHATBI_USE_AGENT=true
# 对话主模型（与 INTENT 可不同）
SILICONFLOW_CHAT_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
# Intent 是否调用 SiliconFlow（false = 启发式 + 超时后 V1，无上游 client，适合 CI）
CHATBI_V2_INTENT_LLM=true
INTENT_LLM_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
# Intent 单次 wait_for 上限（秒）；超时 → raw_response.used=v1_fallback
CHATBI_V2_INTENT_TIMEOUT_S=60
# Intent 站点上下文 YAML（Portfolio Q4/人名路由 · Step1 C-lite）
# INTENT_HINTS_ENABLED=true
# INTENT_HINTS_PATH=docs/chatbi/v1/intent_hints.yaml
# Step2：LLM 选 direct 且 YAML 命中人名/经历信号时强制 rag（0/false/no/off 关 · 等同 Step1）
# INTENT_HINTS_ARBITRATION=true
# Intent LLM 外呼最大尝试次数（含首次）；瞬态失败指数退避后重试，耗尽 → v1_fallback
# CHATBI_V2_INTENT_LLM_RETRIES=3
# CHATBI_V2_INTENT_LLM_RETRY_BACKOFF_S=0.15
# 各轮 wait_for 相对首轮系数（默认 1.0,0.65,0.4 — 首轮全量、二三轮递减）
# CHATBI_V2_INTENT_RETRY_TIMEOUT_FACTORS=1.0,0.65,0.4
# V2 Agent 传入 decide_intent_v2 的最低置信度（见 api/agent.py）
# INTENT_MIN_CONFIDENCE=0.6
# P1-4 §4.3：低置信 + SQL 候选时发 agent.clarify 并短路首轮 text2sql（默认关；见 SPEC-ChatBI-V2-Events §3.2.1）
# CHATBI_V3_LOW_CONFIDENCE_CLARIFY=0
# 澄清追问是否附带 Intent reasoning（可能含物理表名；默认关，见 PROJECT_CONFIG）
# CHATBI_V3_CLARIFY_PROMPT_USE_REASONING=0
# V3：澄清分支内是否生成 SQL 预览 + plan_execution_token（默认开；须与上一行 clarify 同开才生效；见 SPEC §3.2.2）
# 显式关闭：CHATBI_V3_PLAN_PREVIEW_CONFIRM=0
# 放行令牌 TTL（秒，30～600，默认 120）
# CHATBI_PLAN_TOKEN_TTL_S=120
# 令牌 HMAC 密钥（生产建议设置；留空则从 admin_secret 派生）
# CHATBI_PLAN_EXEC_TOKEN_SECRET=

# 排障：Agent 侧是否写库级 debug（生产建议 0 或不设）
DEBUG_AGENT_DB_LOG=0
# Intent 缓存诊断日志（仅打 key_hash + latency_ms；生产一般 0）
# DEBUG_INTENT_CACHE=0

# ----- 仅本地 / CI 评测与基准（生产勿设或保持 false）-----
# pytest：`tests/conftest.py` 会在导入 api 前把 CHATBI_V2_INTENT_EVAL / BENCH_RUN / LLM 默认置为 false，
# 避免 .env 打开评测导致「pytest tests」卡死；若要在同一次 pytest 里沿用 .env 的开关，设：
# CHATBI_PYTEST_KEEP_INTENT_ENV=1
CHATBI_V2_INTENT_EVAL=false
# 开启 60 条真实/ stub 意图评测时再设 true，并配 SILICONFLOW_API_KEY
# CHATBI_V2_INTENT_EVAL=true
# 评测导出 JSONL（相对路径以仓库根为锚时写 tests/_out/...）
# CHATBI_V2_INTENT_EVAL_OUT=tests/_out/intent_llm_latest.jsonl
# B1 脚本采样次数（仅 tests/benchmark_intent_latency.py）
# CHATBI_V2_INTENT_BENCH_N=100
# 是否在 pytest 里跑 intent_benchmark（依赖外网 + 密钥）
# CHATBI_V2_INTENT_BENCH_RUN=false
# 冷/热缓存两轮对比（仅 benchmark 脚本）
# CHATBI_V2_INTENT_BENCH_COLD_WARM=0