CodeReview/backend/env.example

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# DeepAudit Backend 配置文件
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# 复制此文件为 .env 并填入实际配置

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# 数据库配置
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# PostgreSQL 数据库连接配置
# Docker Compose 部署时使用 db 作为服务器地址
POSTGRES_SERVER=localhost
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
POSTGRES_DB=deepaudit

# 完整数据库连接字符串（可选，会覆盖上述配置）
# DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://postgres:postgres@localhost/deepaudit

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# 安全配置
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# JWT 签名密钥 - 生产环境必须修改为随机字符串！
# 建议使用: openssl rand -hex 32
SECRET_KEY=44c222c64424e93e41a12b74e85f800a8a87608a30bc18ce7dd722be48e61b6c

# JWT 加密算法
ALGORITHM=HS256

# Token 过期时间（分钟），默认 8 天
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=11520

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# LLM 通用配置
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# 支持的 provider:
# - LiteLLM 适配器: openai, gemini, claude, qwen, deepseek, zhipu, moonshot, ollama
# - 原生适配器: baidu, minimax, doubao
LLM_PROVIDER=openai

# API 密钥
LLM_API_KEY=sk-efd56221e9d4497e831e43398ee535ed

# 模型名称（留空使用 provider 默认模型）
# OpenAI: gpt-4o-mini, gpt-4o, gpt-3.5-turbo
# Gemini: gemini-2.0-flash, gemini-1.5-pro
# Claude: claude-3-5-sonnet-20241022, claude-3-haiku-20240307
# Qwen: qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max
# DeepSeek: deepseek-chat, deepseek-coder
# Zhipu: glm-4-flash, glm-4
# Moonshot: moonshot-v1-8k, moonshot-v1-32k
# Ollama: llama3, codellama, qwen2.5, deepseek-coder

# LLM_MODEL=qwen3-next-80b-a3b-instruct
# 改用代码模型
LLM_MODEL=qwen3-coder-flash

# 自定义 API 端点（API 中转站）
# 示例: https://your-proxy.com/v1
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

# 请求超时时间（秒）
LLM_TIMEOUT=300

# 生成温度（0-1，越低越确定性）
LLM_TEMPERATURE=0.7

# 最大生成 Token 数 最高支持32768
LLM_MAX_TOKENS=32768

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# 各平台独立配置（可选）
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# 如果需要同时配置多个平台，可以单独设置
# 运行时可通过 /admin 页面切换

# OpenAI
# OPENAI_API_KEY=sk-xxx
# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

# Google Gemini
# GEMINI_API_KEY=xxx

# Anthropic Claude
# CLAUDE_API_KEY=sk-ant-xxx

# 阿里云通义千问
# QWEN_API_KEY=sk-xxx

# DeepSeek
# DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx

# 智谱 AI
# ZHIPU_API_KEY=xxx

# 月之暗面 Kimi
# MOONSHOT_API_KEY=sk-xxx

# 百度文心一言（格式: api_key:secret_key）
# BAIDU_API_KEY=your_api_key:your_secret_key

# MiniMax
# MINIMAX_API_KEY=xxx

# 字节豆包
# DOUBAO_API_KEY=xxx

# Ollama 本地模型
# OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1

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# Agent 审计配置 (Multi-Agent v3.0.0 核心必须)
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# Agent 审计开关（必须开启，是核心功能）
AGENT_ENABLED=true

# Agent 最大迭代次数
AGENT_MAX_ITERATIONS=5

# Agent 单次审计超时时间（秒）
AGENT_TIMEOUT=1800

# Redis 配置（Agent 任务队列 - 必须）
# Docker Compose 部署时使用 redis 作为服务器地址
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0

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# 嵌入模型配置（RAG 功能，独立于主 LLM）
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# 嵌入模型 provider: openai, ollama, cohere, huggingface

# 生产环境中，需在docker-compose.yml中配置
EMBEDDING_PROVIDER=openai

# 嵌入模型名称
# OpenAI: text-embedding-3-small, text-embedding-3-large, text-embedding-ada-002
# Ollama: nomic-embed-text, mxbai-embed-large
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v4

# 嵌入模型维度
EMBEDDING_DIMENSION=1024

# 嵌入模型 API Key（留空则使用 LLM_API_KEY）
EMBEDDING_API_KEY=sk-efd56221e9d4497e831e43398ee535ed

# 注意在生产环境中，在docker-compose.yml中配置
# 嵌入模型 Base URL（留空则使用默认值）
# EMBEDDING_BASE_URL=http://127.0.0.1:8003/v1 # 不再使用本地
EMBEDDING_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # 阿里云


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# 向量数据库配置（RAG 功能）
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# 向量数据库类型: chroma
VECTOR_DB_TYPE=chroma

# ChromaDB 配置（本地模式）
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=./data/chroma

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# 沙箱配置（漏洞验证 - 核心必须）
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# 沙箱功能开关（必须开启，是漏洞验证的核心组件）
SANDBOX_ENABLED=true

# 沙箱 Docker 镜像
# 构建方式 1: docker compose build sandbox
# 构建方式 2: cd docker/sandbox && ./build.sh
SANDBOX_IMAGE=deepaudit/sandbox:latest

# 沙箱内存限制
SANDBOX_MEMORY_LIMIT=512m

# 沙箱 CPU 限制（核心数）
SANDBOX_CPU_LIMIT=1.0

# 是否禁用沙箱网络（安全建议开启）
SANDBOX_NETWORK_DISABLED=true

# 沙箱执行超时时间（秒）
SANDBOX_TIMEOUT=30

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# Git 仓库配置
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# GitHub Personal Access Token
# 获取地址: https://github.com/settings/tokens
# 权限要求: repo (私有仓库) 或 public_repo (公开仓库)
GITHUB_TOKEN=
# GitLab Personal Access Token
# 获取地址: https://gitlab.com/-/profile/personal_access_tokens
# 权限要求: read_repository
GITLAB_TOKEN=
# Gitea Access Token
# 获取地址: https://[your-gitea-instance]/user/settings/applications
# 权限要求: read_repository
# GITEA_TOKEN=f02b82fa51f26f2b13ed2ca67afe3faee49892b7 # http://sl.vrgon.com:3000/ 账号vinland100
# GITEA_TOKEN=896be9e332f3c60933a5eb931973db450b69b842 # http://182.96.17.140:82/
GITEA_TOKEN=379a049b8d78965fdff474fc8676bca7e9c70248 # http://sl.vrgon.com:3000/ 账号ai-bot

# Gitea Webhook Secret
GITEA_WEBHOOK_SECRET=zheke@703

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# 扫描配置
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# 单次扫描最大文件数
MAX_ANALYZE_FILES=500

# 单文件最大大小（字节），默认 200KB
MAX_FILE_SIZE_BYTES=204800

# LLM 并发请求数（注意 API 限流）
LLM_CONCURRENCY=20

# LLM 请求间隔（毫秒），避免触发限流
LLM_GAP_MS=0

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# 存储配置
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# ZIP 文件存储目录
ZIP_STORAGE_PATH=./uploads/zip_files

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# 输出配置
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# 分析结果输出语言
# zh-CN: 中文
# en-US: 英文
OUTPUT_LANGUAGE=zh-CN

# 注意生产环境中，在docker-compose.yml中配置
# Gitea 配置
## gitea host url，用于自动在PR下面回复
GITEA_HOST_URL=http://127.0.0.1:82
## ai-bot账号issue读写权限token
GITEA_BOT_TOKEN=7d6c0192fd3ea285e36822d62851138d2b872b23