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# DeepAudit v3.0.0 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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# 详细说明请参阅 docs/CONFIGURATION.md
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# 数据库配置
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# PostgreSQL 数据库连接配置
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# Docker Compose 部署时使用 db 作为服务器地址
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POSTGRES_SERVER=localhost
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POSTGRES_USER=postgres
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POSTGRES_PASSWORD=postgres
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POSTGRES_DB=deepaudit
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# 完整数据库连接字符串（可选，会覆盖上述配置）
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# 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！
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# 建议使用: openssl rand -hex 32
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SECRET_KEY=your-super-secret-key-change-this-in-production
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# JWT 加密算法
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ALGORITHM=HS256
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# Token 过期时间（分钟），默认 8 天
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ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=11520
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# LLM 通用配置
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# 支持的 provider:
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# - LiteLLM 适配器: openai, gemini, claude, qwen, deepseek, zhipu, moonshot, ollama
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# - 原生适配器: baidu, minimax, doubao
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LLM_PROVIDER=openai
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# API 密钥
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LLM_API_KEY=sk-your-api-key
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# 模型名称（留空使用 provider 默认模型）
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# OpenAI: gpt-4o-mini, gpt-4o, gpt-3.5-turbo
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# Gemini: gemini-2.0-flash, gemini-1.5-pro
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# Claude: claude-3-5-sonnet-20241022, claude-3-haiku-20240307
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# Qwen: qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max
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# DeepSeek: deepseek-chat, deepseek-coder
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# Zhipu: glm-4-flash, glm-4
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# Moonshot: moonshot-v1-8k, moonshot-v1-32k
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# Ollama: llama3, codellama, qwen2.5, deepseek-coder
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LLM_MODEL=
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# 自定义 API 端点（API 中转站）
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# 示例: https://your-proxy.com/v1
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LLM_BASE_URL=
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# 请求超时时间（秒）
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LLM_TIMEOUT=150
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# 生成温度（0-1，越低越确定性）
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LLM_TEMPERATURE=0.1
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# 最大生成 Token 数
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LLM_MAX_TOKENS=4096
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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
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# 运行时可通过 /admin 页面切换
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# OpenAI
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# OPENAI_API_KEY=sk-xxx
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# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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# Google Gemini
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# GEMINI_API_KEY=xxx
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# Anthropic Claude
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# CLAUDE_API_KEY=sk-ant-xxx
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# 阿里云通义千问
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# QWEN_API_KEY=sk-xxx
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# DeepSeek
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# DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx
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# 智谱 AI
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# ZHIPU_API_KEY=xxx
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# 月之暗面 Kimi
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# MOONSHOT_API_KEY=sk-xxx
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# 百度文心一言（格式: api_key:secret_key）
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# BAIDU_API_KEY=your_api_key:your_secret_key
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# MiniMax
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# MINIMAX_API_KEY=xxx
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# 字节豆包
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# DOUBAO_API_KEY=xxx
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# Ollama 本地模型
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# 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）
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AGENT_ENABLED=true
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# Agent 最大迭代次数
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AGENT_MAX_ITERATIONS=5
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# Agent 单次审计超时时间（秒）
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AGENT_TIMEOUT=1800
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# Redis 配置（Agent 任务队列 - 必须）
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# Docker Compose 部署时使用 redis 作为服务器地址
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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
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EMBEDDING_PROVIDER=openai
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# 嵌入模型名称
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# OpenAI: text-embedding-3-small, text-embedding-3-large, text-embedding-ada-002
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# Ollama: nomic-embed-text, mxbai-embed-large
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EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
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# 嵌入模型 API Key（留空则使用 LLM_API_KEY）
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EMBEDDING_API_KEY=
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# 嵌入模型 Base URL（留空则使用默认值）
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EMBEDDING_BASE_URL=
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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
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VECTOR_DB_TYPE=chroma
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# ChromaDB 配置（本地模式）
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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）
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SANDBOX_ENABLED=true
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# 沙箱 Docker 镜像
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# 构建方式 1: docker compose build sandbox
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# 构建方式 2: cd docker/sandbox && ./build.sh
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SANDBOX_IMAGE=deepaudit/sandbox:latest
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# 沙箱内存限制
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SANDBOX_MEMORY_LIMIT=512m
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# 沙箱 CPU 限制（核心数）
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SANDBOX_CPU_LIMIT=1.0
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# 是否禁用沙箱网络（安全建议开启）
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SANDBOX_NETWORK_DISABLED=true
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# 沙箱执行超时时间（秒）
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SANDBOX_TIMEOUT=30
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# Git 仓库配置
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# GitHub Personal Access Token
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# 获取地址: https://github.com/settings/tokens
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# 权限要求: repo (私有仓库) 或 public_repo (公开仓库)
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GITHUB_TOKEN=
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# GitLab Personal Access Token
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# 获取地址: https://gitlab.com/-/profile/personal_access_tokens
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# 权限要求: read_repository
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GITLAB_TOKEN=
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# 扫描配置
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# 单次扫描最大文件数
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MAX_ANALYZE_FILES=50
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# 单文件最大大小（字节），默认 200KB
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MAX_FILE_SIZE_BYTES=204800
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# LLM 并发请求数（注意 API 限流）
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LLM_CONCURRENCY=3
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# LLM 请求间隔（毫秒），避免触发限流
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LLM_GAP_MS=2000
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# 存储配置
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# ZIP 文件存储目录
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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
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# zh-CN: 中文
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# en-US: 英文
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OUTPUT_LANGUAGE=zh-CN
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