DataGraph / env.example.txt
rwayz's picture
Deploy
6d597f0
raw
history blame
1.73 kB
# ========================================
# AgentGraph - Configurações de Ambiente
# ========================================
# 🔑 API Keys (pelo menos uma é obrigatória)
HUGGINGFACE_API_KEY=hf_your_key_here
OPENAI_API_KEY=sk-your_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your_key_here
# 🔍 LangSmith - Observabilidade (OPCIONAL)
# Obtenha sua API key em: https://smith.langchain.com/
LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_your_key_here
LANGSMITH_TRACING=true
LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
LANGSMITH_PROJECT=agentgraph-project
# 🗄️ Configurações de Banco
SQL_DB_PATH=data.db
DEFAULT_CSV_PATH=tabela.csv
UPLOAD_DIR=uploaded_data
# 🤖 Configurações de Modelo
DEFAULT_MODEL=GPT-4o-mini
MAX_ITERATIONS=40
TEMPERATURE=0
# 🌐 Configurações do Gradio
GRADIO_SHARE=false
GRADIO_PORT=7860
# 📊 Configurações de Logging
LOG_LEVEL=INFO
# ========================================
# Instruções de Configuração
# ========================================
# 1. Copie este arquivo para .env:
# cp .env.example .env
# 2. Configure pelo menos uma API key (OpenAI, Anthropic ou HuggingFace)
# 3. Para habilitar LangSmith (observabilidade):
# - Crie conta em https://smith.langchain.com/
# - Obtenha sua API key
# - Configure LANGSMITH_API_KEY e LANGSMITH_TRACING=true
# - Personalize LANGSMITH_PROJECT se desejar
# 4. Execute a aplicação:
# python app.py
# ========================================
# Benefícios do LangSmith
# ========================================
# ✅ Rastreamento completo de execuções
# ✅ Monitoramento de performance
# ✅ Debug de agentes LangGraph
# ✅ Análise de custos de tokens
# ✅ Comparação de modelos
# ✅ Dashboards de observabilidade