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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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微舆配置文件
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此模块使用 pydantic-settings 管理全局配置，支持从环境变量和 .env 文件自动加载。
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数据模型定义位置：
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- 本文件 - 配置模型定义
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from pathlib import Path
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from pydantic_settings import BaseSettings
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from pydantic import Field, ConfigDict
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from typing import Optional
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from loguru import logger
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# 计算 .env 优先级：优先当前工作目录，其次项目根目录
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PROJECT_ROOT: Path = Path(__file__).resolve().parent
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CWD_ENV: Path = Path.cwd() / ".env"
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ENV_FILE: str = str(CWD_ENV if CWD_ENV.exists() else (PROJECT_ROOT / ".env"))
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class Settings(BaseSettings):
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全局配置；支持 .env 和环境变量自动加载。
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变量名与原 config.py 大写一致，便于平滑过渡。
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# ================== Flask 服务器配置 ====================
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HOST: str = Field("0.0.0.0", description="BETTAFISH 主机地址，例如 0.0.0.0 或 127.0.0.1")
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PORT: int = Field(5000, description="Flask服务器端口号，默认5000")
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# ====================== 数据库配置 ======================
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DB_DIALECT: str = Field("postgresql", description="数据库类型，可选 mysql 或 postgresql；请与其他连接信息同时配置")
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DB_HOST: str = Field("your_db_host", description="数据库主机，例如localhost 或 127.0.0.1")
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DB_PORT: int = Field(3306, description="数据库端口号，默认为3306")
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DB_USER: str = Field("your_db_user", description="数据库用户名")
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DB_PASSWORD: str = Field("your_db_password", description="数据库密码")
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DB_NAME: str = Field("your_db_name", description="数据库名称")
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DB_CHARSET: str = Field("utf8mb4", description="数据库字符集，推荐utf8mb4，兼容emoji")
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# ======================= LLM 相关 =======================
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# 我们的LLM模型API赞助商有：https://share.302.ai/P66Qe3、https://aihubmix.com/?aff=8Ds9，提供了非常全面的模型api
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# Insight Agent（推荐Kimi，申请地址：https://platform.moonshot.cn/）
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INSIGHT_ENGINE_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="Insight Agent（推荐 kimi-k2，官方申请地址：https://platform.moonshot.cn/）API 密钥，用于主 LLM。🚩请先按推荐配置申请并跑通，再根据需要调整 KEY、BASE_URL 与 MODEL_NAME。")
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INSIGHT_ENGINE_BASE_URL: Optional[str] = Field("https://api.moonshot.cn/v1", description="Insight Agent LLM BaseUrl，可根据厂商自定义")
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INSIGHT_ENGINE_MODEL_NAME: str = Field("kimi-k2-0711-preview", description="Insight Agent LLM 模型名称，例如 kimi-k2-0711-preview")
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# Media Agent（推荐Gemini，推荐中转厂商：https://aihubmix.com/?aff=8Ds9）
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MEDIA_ENGINE_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="Media Agent（推荐 gemini-2.5-pro，中转厂商申请地址：https://aihubmix.com/?aff=8Ds9）API 密钥")
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MEDIA_ENGINE_BASE_URL: Optional[str] = Field("https://aihubmix.com/v1", description="Media Agent LLM BaseUrl，可根据中转服务调整")
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MEDIA_ENGINE_MODEL_NAME: str = Field("gemini-2.5-pro", description="Media Agent LLM 模型名称，如 gemini-2.5-pro")
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# Query Agent（推荐DeepSeek，申请地址：https://www.deepseek.com/）
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QUERY_ENGINE_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="Query Agent（推荐 deepseek，官方申请地址：https://platform.deepseek.com/）API 密钥")
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QUERY_ENGINE_BASE_URL: Optional[str] = Field("https://api.deepseek.com", description="Query Agent LLM BaseUrl")
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QUERY_ENGINE_MODEL_NAME: str = Field("deepseek-chat", description="Query Agent LLM 模型名称，如 deepseek-reasoner")
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# Report Agent（推荐Gemini，推荐中转厂商：https://aihubmix.com/?aff=8Ds9）
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REPORT_ENGINE_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="Report Agent（推荐 gemini-2.5-pro，中转厂商申请地址：https://aihubmix.com/?aff=8Ds9）API 密钥")
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REPORT_ENGINE_BASE_URL: Optional[str] = Field("https://aihubmix.com/v1", description="Report Agent LLM BaseUrl，可根据中转服务调整")
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REPORT_ENGINE_MODEL_NAME: str = Field("gemini-2.5-pro", description="Report Agent LLM 模型名称，如 gemini-2.5-pro")
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# MindSpider Agent（推荐Deepseek，官方申请地址：https://platform.deepseek.com/）
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MINDSPIDER_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="MindSpider Agent（推荐 deepseek，官方申请地址：https://platform.deepseek.com/）API 密钥")
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MINDSPIDER_BASE_URL: Optional[str] = Field(None, description="MindSpider Agent BaseUrl，可按所选服务配置")
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MINDSPIDER_MODEL_NAME: Optional[str] = Field(None, description="MindSpider Agent 模型名称，例如 deepseek-reasoner")
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# Forum Host（Qwen3最新模型，这里我使用了硅基流动这个平台，申请地址：https://cloud.siliconflow.cn/）
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FORUM_HOST_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="Forum Host（推荐 qwen-plus，官方申请地址：https://www.aliyun.com/product/bailian）API 密钥")
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FORUM_HOST_BASE_URL: Optional[str] = Field(None, description="Forum Host LLM BaseUrl，可按所选服务配置")
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FORUM_HOST_MODEL_NAME: Optional[str] = Field(None, description="Forum Host LLM 模型名称，例如 qwen-plus")
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# SQL keyword Optimizer（小参数Qwen3模型，这里我使用了硅基流动这个平台，申请地址：https://cloud.siliconflow.cn/）
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KEYWORD_OPTIMIZER_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="SQL Keyword Optimizer（推荐 qwen-plus，官方申请地址：https://www.aliyun.com/product/bailian）API 密钥")
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KEYWORD_OPTIMIZER_BASE_URL: Optional[str] = Field(None, description="Keyword Optimizer BaseUrl，可按所选服务配置")
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KEYWORD_OPTIMIZER_MODEL_NAME: Optional[str] = Field(None, description="Keyword Optimizer LLM 模型名称，例如 qwen-plus")
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# ================== 网络工具配置 ====================
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# Tavily API（申请地址：https://www.tavily.com/）
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TAVILY_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="Tavily API（申请地址：https://www.tavily.com/）API密钥，用于Tavily网络搜索")
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# Bocha API（申请地址：https://open.bochaai.com/）
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BOCHA_BASE_URL: Optional[str] = Field("https://api.bochaai.com/v1/ai-search", description="Bocha AI 搜索BaseUrl或博查网页搜索BaseUrl")
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BOCHA_WEB_SEARCH_API_KEY: Optional[str] = Field(None, description="Bocha API（申请地址：https://open.bochaai.com/）API密钥，用于Bocha搜索")
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# ================== Insight Engine 搜索配置 ====================
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DEFAULT_SEARCH_HOT_CONTENT_LIMIT: int = Field(100, description="热榜内容默认最大数")
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DEFAULT_SEARCH_TOPIC_GLOBALLY_LIMIT_PER_TABLE: int = Field(50, description="按表全局话题最大数")
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DEFAULT_SEARCH_TOPIC_BY_DATE_LIMIT_PER_TABLE: int = Field(100, description="按日期话题最大数")
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DEFAULT_GET_COMMENTS_FOR_TOPIC_LIMIT: int = Field(500, description="单话题评论最大数")
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DEFAULT_SEARCH_TOPIC_ON_PLATFORM_LIMIT: int = Field(200, description="平台搜索话题最大数")
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MAX_SEARCH_RESULTS_FOR_LLM: int = Field(0, description="供LLM用搜索结果最大数")
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MAX_HIGH_CONFIDENCE_SENTIMENT_RESULTS: int = Field(0, description="高置信度情感分析最大数")
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MAX_REFLECTIONS: int = Field(3, description="最大反思次数")
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MAX_PARAGRAPHS: int = Field(6, description="最大段落数")
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SEARCH_TIMEOUT: int = Field(240, description="单次搜索请求超时")
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MAX_CONTENT_LENGTH: int = Field(500000, description="搜索最大内容长度")
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model_config = ConfigDict(
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env_file=ENV_FILE,
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env_prefix="",
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case_sensitive=False,
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extra="allow"
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)
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# 创建全局配置实例
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settings = Settings()
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def reload_settings() -> Settings:
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重新加载配置
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从 .env 文件和环境变量重新加载配置，更新全局 settings 实例。
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用于在运行时动态更新配置。
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Returns:
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Settings: 新创建的配置实例
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global settings
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settings = Settings()
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return settings
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