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| Configurações do Vector Store | |
| """ | |
| import os | |
| from pathlib import Path | |
| # ── Paths ────────────────────────────────────────────────────────────────────── | |
| ROOT_DIR = Path(__file__).resolve().parents[2] # raiz do projeto | |
| DATA_DIR = ROOT_DIR / "Data" / "Ekalia" # .md de lore | |
| INDEX_DIR = ROOT_DIR / "Data" / "vector_store_index" # onde salvar o índice FAISS | |
| # ── Embedding Model (HuggingFace, local, gratuito) ──────────────────────────── | |
| EMBEDDING_MODEL = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" | |
| # Alternativa multilíngue (melhor para pt-BR): | |
| # EMBEDDING_MODEL = "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2" | |
| # ── Chunking ────────────────────────────────────────────────────────────────── | |
| CHUNK_SIZE = 500 # caracteres por chunk | |
| CHUNK_OVERLAP = 50 # sobreposição entre chunks | |
| # ── Groq LLM ────────────────────────────────────────────────────────────────── | |
| GROQ_MODEL = "groq/compound" # modelo padrão (rápido e gratuito) | |
| # Alternativas: "llama3-70b-8192", "mixtral-8x7b-32768", "gemma2-9b-it", "groq/compound" | |
| GROQ_API_KEY = os.getenv("GROQ_API_KEY", "") # definir como variável de ambiente | |
| # ── RAG ─────────────────────────────────────────────────────────────────────── | |
| TOP_K = 5 # número de chunks retornados na busca | |