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Add rag submodule for semantic JRXML chunk retrieval, refactor retrieve node to use RAGSearcher, and fix missing api_key in Anthropic SDK client initialization. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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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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# 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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