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"""
Configurações centralizadas do aplicativo
"""
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# Configurações de banco de dados
DATABASE_URL = os.environ.get(
"DATABASE_URL",
"postgresql://postgres:postgres@localhost:5433/ragdb"
)
# Configurações de LLM
LLM_PROVIDER = os.environ.get("LLM_PROVIDER", "huggingface")
# Hugging Face
HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
HF_MODEL_ID = os.environ.get("HF_MODEL_ID", "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")
# OpenAI
OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "")
OPENAI_MODEL_ID = os.environ.get("OPENAI_MODEL_ID", "gpt-3.5-turbo")
# Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY", "")
ANTHROPIC_MODEL_ID = os.environ.get("ANTHROPIC_MODEL_ID", "claude-3-haiku-20240307")
# Ollama
OLLAMA_BASE_URL = os.environ.get("OLLAMA_BASE_URL", "http://localhost:11434")
OLLAMA_MODEL_ID = os.environ.get("OLLAMA_MODEL_ID", "llama2")
# Configurações de embeddings
EMBEDDING_MODEL_ID = os.environ.get(
"EMBEDDING_MODEL_ID",
"sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)
EMBEDDING_DIM = int(os.environ.get("EMBEDDING_DIM", "384"))
# Configurações de retrieval
TOP_K = int(os.environ.get("TOP_K", "4"))
IVFFLAT_LISTS = int(os.environ.get("IVFFLAT_LISTS", "100"))
# Configurações de chunking
DEFAULT_CHUNK_SIZE = int(os.environ.get("CHUNK_SIZE", "1000"))
CHUNK_OVERLAP = int(os.environ.get("CHUNK_OVERLAP", "200"))
# Configurações de geração
DEFAULT_TEMPERATURE = float(os.environ.get("TEMPERATURE", "0.3"))
DEFAULT_MAX_TOKENS = int(os.environ.get("MAX_TOKENS", "512"))
# Configurações da aplicação
APP_PORT = int(os.environ.get("PORT", "7860"))
# Reranking
RERANKER_MODEL_ID = os.environ.get(
"RERANKER_MODEL_ID",
"cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2"
)
USE_RERANKING = os.environ.get("USE_RERANKING", "true").lower() == "true"
RERANKING_TOP_K = int(os.environ.get("RERANKING_TOP_K", "4"))
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