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4.0 KiB
Python
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Python
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Централизованная конфигурация приложения Say.
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Все настройки читаются из переменных окружения с разумными значениями по умолчанию.
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import os
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# API — единый эндпоинт (aillm.ru)
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API_BASE = os.environ.get("API_BASE", "https://api.aillm.ru")
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API_KEY = os.environ.get("API_KEY", "sk-ucI5YvOticoOQ9Kuj5K9mQ")
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# =============================================================================
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# Whisper (распознавание речи)
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# =============================================================================
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WHISPER_URL = os.environ.get(
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"WHISPER_URL",
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f"{API_BASE}/v1/audio/transcriptions",
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)
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WHISPER_KEY = os.environ.get("WHISPER_KEY", API_KEY)
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WHISPER_MODEL = os.environ.get("WHISPER_MODEL", "whisper-large-v3")
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# Три LLM-профиля — каждый со своим именем, моделью и системным промптом
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LLM_PROFILES = [
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{
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"id": "ddm",
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"name": "DDM-120",
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"description": "Быстрая модель, общие вопросы",
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"url": os.environ.get("LLM_URL_DDM", f"{API_BASE}/v1/chat/completions"),
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"key": os.environ.get("LLM_KEY_DDM", API_KEY),
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"model": os.environ.get("LLM_MODEL_DDM", "ddm-120"),
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"system_prompt": os.environ.get(
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"LLM_SYSTEM_DDM",
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"Ты — полезный ассистент. Отвечай кратко и по делу на том же языке, что и запрос.",
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),
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"temperature": float(os.environ.get("LLM_TEMP_DDM", "0.7")),
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"max_tokens": int(os.environ.get("LLM_TOKENS_DDM", "1024")),
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},
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{
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"id": "qwen",
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"name": "Qwen",
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"description": "Мощная модель, сложные задачи",
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"url": os.environ.get("LLM_URL_QWEN", f"{API_BASE}/v1/chat/completions"),
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"key": os.environ.get("LLM_KEY_QWEN", API_KEY),
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|
"model": os.environ.get("LLM_MODEL_QWEN", "qwen-plus"),
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|
"system_prompt": os.environ.get(
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"LLM_SYSTEM_QWEN",
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|
"Ты — эксперт-аналитик. Отвечай развернуто, структурированно, на языке запроса.",
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),
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"temperature": float(os.environ.get("LLM_TEMP_QWEN", "0.7")),
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|
"max_tokens": int(os.environ.get("LLM_TOKENS_QWEN", "2048")),
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|
},
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|
{
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"id": "deepseek",
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"name": "DeepSeek",
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"description": "Глубокая аналитика, код, рассуждения",
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"url": os.environ.get("LLM_URL_DEEPSEEK", f"{API_BASE}/v1/chat/completions"),
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"key": os.environ.get("LLM_KEY_DEEPSEEK", API_KEY),
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|
"model": os.environ.get("LLM_MODEL_DEEPSEEK", "deepseek-chat"),
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|
"system_prompt": os.environ.get(
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"LLM_SYSTEM_DEEPSEEK",
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"Ты — глубокий аналитик и программист. Думай step-by-step, отвечай на языке запроса.",
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|
),
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"temperature": float(os.environ.get("LLM_TEMP_DEEPSEEK", "0.7")),
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"max_tokens": int(os.environ.get("LLM_TOKENS_DEEPSEEK", "4096")),
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|
},
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]
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# Flask
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# =============================================================================
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FLASK_HOST = os.environ.get("HOST", "0.0.0.0")
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FLASK_PORT = int(os.environ.get("PORT", "5000"))
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# =============================================================================
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# Логирование
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LOG_LEVEL = os.environ.get("LOG_LEVEL", "INFO")
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