lingyue-zhibao/python-services/ner-service/.env.example

# NER 服务环境配置

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# NER 模型配置
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# 可选值: rule / ollama
# - rule: 基于规则的简单 NER（开发测试用，速度快但准确率低）
# - ollama: 使用本地 Ollama LLM（推荐生产环境，准确率高）
NER_MODEL=ollama

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# Ollama 配置（当 NER_MODEL=ollama 时使用）
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# Ollama 服务地址
OLLAMA_URL=http://localhost:11434

# 使用的模型（推荐）
# 通用 LLM 模式:
#   - qwen2.5:7b（推荐中文，能力最强）
#   - qwen2.5:14b（更强，需要更多显存）
# UniversalNER 专用模式:
#   - zeffmuks/universal-ner（NER 专用模型，速度快）
OLLAMA_MODEL=zeffmuks/universal-ner

# 请求超时时间（秒）
OLLAMA_TIMEOUT=120

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# 文本分块配置（长文本处理）
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# 每个分块的最大字符数
CHUNK_SIZE=2000

# 分块重叠字符数（避免实体被截断）
CHUNK_OVERLAP=200

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# 日志配置
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LOG_LEVEL=INFO

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# 服务配置
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HOST=0.0.0.0
PORT=8001
DEBUG=false