LLM_MODEL_TYPE: 选择大语言模型的提供商类型
"api" 或 "ollama""api""api""api" 时,必须设置 API_LLM_MODEL"ollama" 时,将使用 OLLAMA_LLM_CONFIG 配置EMBEDDING_MODEL_TYPE: 选择嵌入模型的提供商类型
"api" 或 "ollama""ollama""ollama""api" 时,使用 API_EMBEDDING_CONFIG"ollama" 时,使用 OLLAMA_EMBEDDING_CONFIGAPI_LLM_MODEL: 当 LLM_MODEL_TYPE="api" 时使用的模型
"qianwen" 或 "deepseek""deepseek""deepseek""qianwen" 时,使用 API_QIANWEN_CONFIG"deepseek" 时,使用 API_DEEPSEEK_CONFIGVECTOR_DB_TYPE: 选择向量数据库类型
"chromadb" 或 "pgvector""pgvector""pgvector""chromadb" 时,使用本地文件存储"pgvector" 时,使用 PGVECTOR_CONFIG 配置API_DEEPSEEK_CONFIG)api_key: DeepSeek API密钥(从环境变量 DEEPSEEK_API_KEY 读取)
"sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"model: 模型版本
"deepseek-reasoner" 或 "deepseek-chat""deepseek-reasoner""deepseek-reasoner"allow_llm_to_see_data: 是否允许模型查看数据
True 或 FalseTrueTruetemperature: 温度参数,控制创造性
0.0 到 1.00.60.6n_results: 返回结果数量
66language: 语言设置
"Chinese""Chinese"stream: 是否使用流式输出
True 或 FalseTrueTrueenable_thinking: 是否启用思考功能(需要 stream=True)
True 或 FalseTrueTrueAPI_QIANWEN_CONFIG)api_key: 千问API密钥(从环境变量 QWEN_API_KEY 读取)
"sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"model: 模型版本
"qwen3-235b-a22b", "qwen3-30b-a3b", "qwen-plus-latest", "qwen-plus""qwen3-235b-a22b""qwen3-235b-a22b"allow_llm_to_see_data: 是否允许模型查看数据
True 或 FalseTrueTruetemperature: 温度参数
0.0 到 1.00.70.7n_results: 返回结果数量
66language: 语言设置
"Chinese""Chinese"stream: 是否使用流式输出
True 或 FalseTrueTrueenable_thinking: 是否启用思考功能(需要 stream=True)
True 或 FalseTrueTrueOLLAMA_LLM_CONFIG)base_url: Ollama服务地址
"http://192.168.3.204:11434""http://localhost:11434"model: Ollama模型名称
"qwen3:32b", "deepseek-r1:32b""qwen3:32b"allow_llm_to_see_data: 是否允许模型查看数据
True 或 FalseTrueTruetemperature: 温度参数
0.0 到 1.00.70.7n_results: 返回结果数量
66language: 语言设置
"Chinese""Chinese"timeout: 超时时间(秒)
6060stream: 是否使用流式输出
True 或 FalseTrueTrueenable_thinking: 是否启用思考功能
True 或 FalseTrueTruenum_ctx: 上下文长度(可选)
40964096num_predict: 预测token数量(可选)
-1(无限制)-1repeat_penalty: 重复惩罚(可选)
1.11.1auto_check_connection: 是否自动检查连接(可选)
True 或 FalseTrueTrueOLLAMA_EMBEDDING_CONFIG)base_url: Ollama服务地址
"http://192.168.3.204:11434""http://localhost:11434"model_name: Embedding模型名称
"bge-m3:567m""bge-m3:567m"embedding_dimension: 向量维度
10241024API_EMBEDDING_CONFIG)model_name: 模型名称
"BAAI/bge-m3", "text-embedding-v4""BAAI/bge-m3"api_key: API密钥(从环境变量 EMBEDDING_API_KEY 读取)
"sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"base_url: API基础URL(从环境变量 EMBEDDING_BASE_URL 读取)
"https://api.example.com/v1"embedding_dimension: 向量维度
10241024APP_DB_CONFIG)host: 数据库主机地址
"192.168.67.1"port: 数据库端口
5432dbname: 数据库名称
"bank_db"user: 用户名(从环境变量 APP_DB_USER 读取)
"postgres"password: 密码(从环境变量 APP_DB_PASSWORD 读取)
"your_password"PGVECTOR_CONFIG)host: 数据库主机地址
"192.168.67.1"port: 数据库端口
5432dbname: 数据库名称
"pgvector_db"user: 用户名(从环境变量 PGVECTOR_DB_USER 读取)
"postgres"password: 密码(从环境变量 PGVECTOR_DB_PASSWORD 读取)
"your_password"TRAINING_BATCH_PROCESSING_ENABLED: 是否启用训练数据批处理
True 或 FalseTrueTrueTRAINING_BATCH_SIZE: 每批处理的训练项目数量
1010TRAINING_MAX_WORKERS: 训练批处理的最大工作线程数
44TRAINING_DATA_PATH: 训练数据存放路径
"./training/data""./training/data". 开头):"./training/data", "../data""/home/user/data", "C:/data", "D:\\training\\data". 开头):"training/data", "my_data"REWRITE_QUESTION_ENABLED: 是否启用问题重写功能
True 或 FalseFalseFalseENABLE_RESULT_SUMMARY: 是否启用数据库查询结果摘要生成
True 或 FalseTrueTrueDISPLAY_RESULT_THINKING: 是否在返回结果中显示思考过程
True 或 FalseFalseFalse<think></think> 标签内容ENABLE_ERROR_SQL_PROMPT: 是否启用SQL错误修正提示
True 或 FalseTrueTrueENABLE_RESULT_VECTOR_SCORE_THRESHOLD: 是否启用向量查询结果得分阈值过滤
True 或 FalseTrueTrueRESULT_VECTOR_SQL_SCORE_THRESHOLD: SQL相关查询阈值
0.0 到 1.00.650.65RESULT_VECTOR_DDL_SCORE_THRESHOLD: 数据定义语言阈值
0.0 到 1.00.50.5RESULT_VECTOR_DOC_SCORE_THRESHOLD: 文档查询阈值
0.0 到 1.00.50.5RESULT_VECTOR_ERROR_SQL_SCORE_THRESHOLD: 错误SQL修正阈值
0.0 到 1.00.80.8API_MAX_RETURN_ROWS: 接口返回查询记录的最大行数
10001000