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- 语义检索(FAISS + embedding)+ 精确查找(法规名+条号) - RAG 问答(SSE 流式,支持 thinking 折叠显示) - 法规浏览(原文阅读) - 历史记录(检索+对话持久化到 SQLite) - 设置页(系统提示词/模板/LLM 参数可配置) - 检索质量评估脚本 Generated with [Devin](https://devin.ai) Co-Authored-By: Devin <158243242+devin-ai-integration[bot]@users.noreply.github.com>
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1.9 KiB
Python
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Python
"""配置模块 — 路径、端口、外部服务地址"""
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import os
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from pathlib import Path
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# ===== 路径配置 =====
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# 法规原文目录(容器内挂载点,只读)
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LAW_PACK_DIR = Path(os.getenv("LAW_PACK_DIR", "/data/law-pack-2026-07-01-markdown"))
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# 索引数据目录(容器内挂载点,读写)
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LAW_KB_DATA_DIR = Path(os.getenv("LAW_KB_DATA_DIR", "/data/law-kb-data"))
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# FAISS 索引文件路径
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FAISS_INDEX_PATH = LAW_KB_DATA_DIR / "faiss" / "index.faiss"
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# SQLite metadata 数据库路径
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SQLITE_PATH = LAW_KB_DATA_DIR / "metadata.db"
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# 构建日志目录
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LOGS_DIR = LAW_KB_DATA_DIR / "logs"
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# 地方性法规区域映射文件
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REGION_MAPPING_PATH = LAW_PACK_DIR / "地方性法规区域映射.json"
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# 法规类别与目录名映射
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CATEGORY_DIRS = {
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"法律": "法律",
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"行政法规": "行政法规",
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"监察法规": "监察法规",
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"司法解释": "司法解释",
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"地方性法规": "地方性法规",
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}
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# ===== 外部服务地址 =====
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# 容器内通过 localhost 访问(--network host 模式)
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EMBEDDING_URL = os.getenv("EMBEDDING_URL", "http://localhost:8003/v1")
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LLM_URL = os.getenv("LLM_URL", "http://localhost:7000/v1")
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# embedding 模型名(与 114 上 vLLM served-model-name 一致)
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EMBEDDING_MODEL = os.getenv("EMBEDDING_MODEL", "qwen3-embedding-0.6b")
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# LLM 模型名
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LLM_MODEL = os.getenv("LLM_MODEL", "qwen3.5-35b")
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# ===== 索引参数 =====
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# embedding 批量大小
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EMBEDDING_BATCH_SIZE = int(os.getenv("EMBEDDING_BATCH_SIZE", "32"))
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# FAISS HNSW 参数
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HNSW_M = 32
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HNSW_EF_CONSTRUCTION = 200
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HNSW_EF_SEARCH = 64
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# 检索默认 Top-K
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DEFAULT_TOP_K = 20
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# RAG 检索 Top-K
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RAG_TOP_K = 10
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# RAG 相似度阈值(低于此值不调用 LLM)
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RAG_SIMILARITY_THRESHOLD = 0.3
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# ===== API 参数 =====
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# 查询最大长度
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MAX_QUERY_LENGTH = 1000
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# 分页默认值
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DEFAULT_PAGE_SIZE = 20
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MAX_PAGE_SIZE = 100
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# 浏览页分页
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BROWSE_PAGE_SIZE = 50
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# ===== 服务端口 =====
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APP_PORT = int(os.getenv("APP_PORT", "8090"))
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