RiverHistory/settings.yaml.default at main · wangjiake/RiverHistory · GitHub

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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
#  RiverHistory — 对话画像提取与可视化
#  RiverHistory — Conversation Profile Extraction & Visualization
#  RiverHistory — 会話プロフィール抽出と可視化
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════


# ─── 语言 | Language | 言語 ─────────────────────────────────
#  界面和 AI 分析的语言 | Language for UI and AI analysis | UIとAI分析の言語
#  zh = 中文 | en = English | ja = 日本語
language: "en"


# ─── 数据库 | Database | データベース ────────────────────────
#  PostgreSQL 连接信息，需要先安装并启动 PostgreSQL
#  PostgreSQL connection info. Install and start PostgreSQL first
#  PostgreSQL 接続情報。先に PostgreSQL をインストールして起動してください
database:
    name: "Riverse"                     # 数据库名 | Database name | データベース名
    user: "postgres"                    # Windows 默认 postgres 不用改 | macOS/Linux: 终端运行 whoami 查你的用户名填这里 | Windows: そのまま / macOS・Linux: whoami で確認
    host: "localhost"                   # 本地运行填 localhost | Use localhost for local | ローカルは localhost


# ─── LLM 主模型 | Primary LLM | メイン LLM ──────────────────
#  用于画像提取和分析的 AI 模型：openai = 远端 API / local = 本地 Ollama
#  AI model for profile extraction: openai = remote API / local = local Ollama
#  プロフィール抽出用 AI モデル: openai = リモート API / local = ローカル Ollama
llm_provider: "openai"                  # "openai" = 用远端 API（填下面 openai 配置）| "local" = 用本地 Ollama（填下面 local 配置）| "openai": 下の openai 設定 / "local": 下の local 設定

#  ── 远端 API 配置（当 llm_provider = openai 时生效）──
#  ── Remote API config (active when llm_provider = openai) ──
#  ── リモート API 設定（llm_provider = openai の場合有効）──
#  支持所有 OpenAI 兼容接口：OpenAI / DeepSeek / Groq / 本地 vLLM 等
#  Works with any OpenAI-compatible API: OpenAI / DeepSeek / Groq / local vLLM / etc.
#  OpenAI 互換 API に対応: OpenAI / DeepSeek / Groq / ローカル vLLM など
openai:
    model: "gpt-4o-mini"                # 模型名 | Model name | モデル名
    api_base: "https://api.openai.com"  # API 地址 | API endpoint | APIエンドポイント
    api_key: ""                         # 你的 API 密钥 | Your API key | APIキー
    temperature: 0.7                    # 回复随机性 0-1 | Response randomness 0-1 | 応答のランダム性 0-1
    max_tokens: 2048                    # 最大回复长度 | Max response length | 最大応答長

#  ── 本地 Ollama 配置（当 llm_provider = local 时生效）──
#  ── Local Ollama config (active when llm_provider = local) ──
#  ── ローカル Ollama 設定（llm_provider = local の場合有効）──
#  需要先安装 Ollama 并拉取模型：ollama pull qwen2.5:14b
#  Install Ollama first, then pull model: ollama pull qwen2.5:14b
#  先に Ollama をインストールしてモデルを取得: ollama pull qwen2.5:14b
local:
    model: "qwen2.5:14b"               # Ollama 模型名 | Ollama model name | Ollama モデル名
    api_base: "http://localhost:11434"  # Ollama 地址 | Ollama address | Ollama アドレス
    temperature: 0.7
    max_tokens: 2048