panda
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- 新增config.py统一读取.env配置，移除硬编码路径和参数 - 重构collect_jrxml.py支持命令行参数和环境变量配置源目录 - 新增.env.example示例配置文件，整理所有可配置项 - 重构down_embedding_model.py、import_to_chroma.py等所有脚本使用统一配置 - 新增Windows一键部署脚本setup.bat - 修正jrxml_banch_chunker.py的文件名拼写错误
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1.7 KiB
Bash
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Bash
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# JRXML RAG 项目 - 环境配置文件
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# 复制此文件为 .env 并根据需要修改配置
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# ============================================================
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# -------------------- 嵌入模型配置 --------------------
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# 模型名称或路径，支持以下格式：
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# 1. HuggingFace Hub 模型: Qwen/Qwen3-Embedding-4B
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# 2. HuggingFace Hub 模型: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
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# 3. 本地模型路径: models/Qwen3-Embedding-4B
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EMBEDDING_MODEL_NAME=Qwen/Qwen3-Embedding-4B
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# 本地模型下载/存放目录（使用 Hub 模型时会自动下载到此目录）
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EMBEDDING_MODEL_PATH=models/Qwen3-Embedding-4B
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# HuggingFace 镜像站点（国内用户建议使用镜像加速）
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HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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# -------------------- 硬件配置 --------------------
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# 是否使用 GPU 加速 (true/false)
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USE_GPU=true
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# 是否启用 FP16 半精度（可节省约 50% 显存）
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USE_FP16=true
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# 向量化批处理大小（根据显存调整，显存不足时减小此值）
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BATCH_SIZE=64
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# -------------------- 目录配置 --------------------
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# JRXML 源文件目录
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JRXML_SOURCE_DIR=jrxml_source
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# 分块输出目录
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CHUNKER_OUTPUT_DIR=jrxml_chunker_output
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# 向量输出目录
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EMBEDDINGS_DIR=embeddings
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# Chroma 向量数据库目录
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CHROMA_DB_PATH=chroma_db
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# Chroma 集合名称
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CHROMA_COLLECTION_NAME=jrxml_chunks
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# -------------------- 分块配置 --------------------
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# 单个 chunk 最大字符数
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MAX_CHUNK_SIZE=2000
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# -------------------- 查询配置 --------------------
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# 默认返回结果数
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DEFAULT_N_RESULTS=5
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# 相似度阈值 (0~1，余弦距离，越小越相似)
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SIMILARITY_THRESHOLD=0.3 |