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# Docker Compose 环境变量配置示例
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# 使用说明：
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# 1. 将此文件复制为 .env 文件: `cp .env.example .env`
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# 2. 根据您的实际需求，仔细检查并修改以下配置项。
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# 3. 使用默认的 SQLite 数据库快速启动，只需运行:
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# docker compose up -d
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# A. 核心应用配置
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# [必需] 应用对外暴露的网络端口
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APP_PORT=8088
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# [必需] 用于 JWT token 等安全功能的加密密钥。
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# 警告：为了生产环境的安全，请务必将其修改为一个长且随机的复杂字符串！
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# 您可以使用此命令生成: openssl rand -hex 32
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SECRET_KEY=your-secret-key-change-me-to-random-string
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# [可选] 应用环境，设置为 "development" 可以启用更详细的调试日志
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ENVIRONMENT=production
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# [可选] 是否开启调试模式，生产环境中应始终为 "false"
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DEBUG=false
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# [可选] 控制应用日志级别，可选值：CRITICAL/ERROR/WARNING/INFO/DEBUG/NOTSET
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LOGGING_LEVEL=INFO
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# B. 数据库配置
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# [必需] 选择数据库类型。可选值: "sqlite", "mysql"。
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# 默认为 "sqlite"，这是最简单的配置，无需外部数据库服务。
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DB_PROVIDER=sqlite
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# --- B1. SQLite 配置 (默认) ---
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# [可选] SQLite 数据库文件的存储位置。
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# 如果留空或注释掉，将使用名为 'sqlite-data' 的 Docker 卷进行持久化。
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# 若希望存储在宿主机上，可设置为路径，例如: ./storage
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# SQLITE_STORAGE_SOURCE=./storage
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# --- B2. MySQL 配置 (可选) ---
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# 如果您希望使用 MySQL，请先将上方的 DB_PROVIDER 设置为 "mysql"，然后根据您的场景选择并配置以下两种方案之一。
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# ▼▼▼ 方案一：使用内置的 MySQL 服务 (推荐用于快速体验) ▼▼▼
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# 启动命令: DB_PROVIDER=mysql docker compose --profile mysql up -d
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# 注意：以下变量由 docker-compose.yml 中的 `db` 服务使用。
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MYSQL_HOST=db # 使用内置服务时，请勿修改此项
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MYSQL_PORT=3306
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MYSQL_USER=arboris
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MYSQL_PASSWORD=your-database-password-change-me
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MYSQL_DATABASE=arboris
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MYSQL_ROOT_PASSWORD=your-root-password-change-me # 内置数据库需要设置 root 密码
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# ▼▼▼ 方案二：连接到外部的 MySQL 数据库 ▼▼▼
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# 启动命令: DB_PROVIDER=mysql docker compose up -d
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# 注意：请确保应用容器可以访问到您的外部数据库地址。
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# `host.docker.internal` 是一个特殊的DNS名，可用于从容器内部访问宿主机。
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# MYSQL_HOST=host.docker.internal
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# MYSQL_PORT=3306
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# MYSQL_USER=your-external-db-user
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# MYSQL_PASSWORD=your-external-db-password
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# MYSQL_DATABASE=your-external-db-name
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# 使用外部数据库时，无需设置 MYSQL_ROOT_PASSWORD。
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# C. 初始化管理员账户
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# 应用首次启动时，将使用以下凭据创建默认的管理员账户。
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ADMIN_DEFAULT_USERNAME=admin
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ADMIN_DEFAULT_PASSWORD=ChangeMe123!
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ADMIN_DEFAULT_EMAIL=admin@example.com
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# D. 大语言模型 (LLM) 与 RAG 配置
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# --- D1. 主要生成模型配置 ---
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OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
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OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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OPENAI_MODEL_NAME=gpt-3.5-turbo
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WRITER_CHAPTER_VERSION_COUNT=2
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# --- D2. 嵌入模型配置 (用于 RAG 检索) ---
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# [必需] 嵌入模型提供方，可选 "openai" 或 "ollama"
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EMBEDDING_PROVIDER=openai
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# [可选] OpenAI / 兼容服务的 Base URL，如果留空，将复用上方的 OPENAI_API_BASE_URL
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EMBEDDING_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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# [可选] 嵌入模型专用的 API Key，如果留空，将复用上方的 OPENAI_API_KEY
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EMBEDDING_API_KEY=sk-your-api-key-here
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# [必需] 默认嵌入模型名称
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EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large
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# [必需] 嵌入模型的向量维度，必须与模型匹配；若不确定可保持默认
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EMBEDDING_MODEL_VECTOR_SIZE=3072
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# [可选] 如果使用 Ollama 本地模型 (EMBEDDING_PROVIDER=ollama)，请配置其服务地址与模型。
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OLLAMA_EMBEDDING_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
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OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text:latest
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# E. 向量数据库配置 (用于 RAG)
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# [可选] RAG 功能依赖向量数据库，默认使用本地文件。
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VECTOR_DB_URL=file:./storage/rag_vectors.db
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VECTOR_DB_AUTH_TOKEN=
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VECTOR_TOP_K_CHUNKS=5
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VECTOR_TOP_K_SUMMARIES=3
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VECTOR_CHUNK_SIZE=480
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VECTOR_CHUNK_OVERLAP=120
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# F. 可选服务与功能开关
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# --- F1. SMTP 邮件发送配置 ---
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# [可选] 用于发送注册验证、密码重置等邮件。
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SMTP_SERVER=smtp.example.com
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SMTP_PORT=465
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SMTP_USERNAME=no-reply@example.com
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SMTP_PASSWORD=your-smtp-password
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EMAIL_FROM=拯救小说家
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# --- F2. 功能开关 ---
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# 是否允许新用户注册
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ALLOW_USER_REGISTRATION=false
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# 是否启用 Linux.do 第三方登录
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ENABLE_LINUXDO_LOGIN=false
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# --- F3. Linux.do OAuth 配置 (如果启用) ---
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# 仅当 ENABLE_LINUXDO_LOGIN=true 时需要配置。
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LINUXDO_CLIENT_ID=your_client_id
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LINUXDO_CLIENT_SECRET=your_client_secret
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LINUXDO_REDIRECT_URI=https://your-domain.com/api/auth/linuxdo/register
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LINUXDO_AUTH_URL=https://connect.linux.do/oauth2/authorize
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LINUXDO_TOKEN_URL=https://connect.linux.do/oauth2/token
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LINUXDO_USER_INFO_URL=https://connect.linux.do/api/user
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