panda
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新增: - backend/logger.py — 集中日志模块 (JSON格式 + trace_id + 独立llm.log) - @log_node / @_log_route 装饰器覆盖17个节点和8个路由 改进: - backend/llm.py — _LLMLoggingWrapper 自动记录LLM输入输出 - backend/llm.py — API Key优先读ANTHROPIC_API_KEY，模型名改为MiniMax-M2.7 - backend/llm.py — get_llm() 新增caller参数标识调用来源 - backend/validation.py — 新增验证结果/连接失败日志 - backend/session.py — 新增会话创建/删除日志 - app.py — 新增用户交互日志 (输入/执行/异常/会话操作) - app.py — 提前导入torchvision抑制transformers懒加载报错 - .env.example — 新增LOG_DIR/LOG_LEVEL/ANTHROPIC_API_KEY等配置项 - .gitignore — 新增logs/和db/忽略规则 文档: - ROADMAP.md — 新增阶段四: 可观测性 - README.md — 补充日志架构/LLM配置/项目结构 - CLAUDE.md — 同步最新配置/日志/MAX_RETRY(3) - CODE_GUIDE.md — 新增第15章日志系统，更新架构图/LLM/配置
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1.5 KiB
Bash
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# 大语言模型后端：cloud 或 local
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LLM_BACKEND=cloud
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# 云端提供商：openai 或 anthropic
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LLM_PROVIDER=openai
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# 云端配置（OpenAI 兼容）
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OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
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OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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LLM_MODEL=gpt-4o
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# 本地大语言模型（Ollama）
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LOCAL_LLM_MODEL=qwen2.5-coder:7b
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# 嵌入模型后端：local 或 cloud
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EMBED_BACKEND=local
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LOCAL_EMBED_MODEL=Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
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# 验证服务地址
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VALIDATION_SERVICE_URL=http://localhost:8001/validate
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# Chroma 持久化目录
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CHROMA_PERSIST_DIR=./db/chroma
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# ---- RAG / 向量知识库 (rag_jrxml 子模块) ----
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# 嵌入模型
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RAG_EMBED_MODEL=sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
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# JRXML 模板源目录 (rag 子模块内已含 107 个模板)
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RAG_JRXML_SOURCE=./rag/jrxml_source
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# 分块输出目录
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RAG_CHUNKER_OUTPUT=./rag/jrxml_chunker_output
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# 向量输出目录
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RAG_EMBEDDINGS_DIR=./rag/embeddings
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# ChromaDB 知识库路径
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RAG_CHROMA_PATH=./db/chroma
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# ChromaDB 集合名称
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RAG_COLLECTION_NAME=jrxml_chunks
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# GPU 加速
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RAG_USE_GPU=true
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# FP16 半精度
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RAG_USE_FP16=true
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# 向量化批处理大小
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RAG_BATCH_SIZE=64
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# 最大自动修正尝试次数
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MAX_RETRY=3
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# 上下文压缩阈值（token 数）
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CONTEXT_MAX_TOKENS=6000
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# 保留最近 N 轮完整对话
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CONTEXT_KEEP_RECENT=4
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# 会话持久化目录
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SESSIONS_DIR=./sessions
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# 日志目录和级别
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LOG_DIR=./logs
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LOG_LEVEL=DEBUG
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# 状态快照保留数量（用于撤销操作）
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HISTORY_MAX_SNAPSHOTS=10
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# 意图识别模型（默认使用主 LLM 模型）
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# INTENT_MODEL=gpt-4o-mini
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