lingyue-zhibao/python-services/ner-service/app/config.py

"""
NER 服务配置
"""
import os
from pydantic_settings import BaseSettings
from typing import Optional, List


class Settings(BaseSettings):
    """应用配置"""
    
    # 服务配置
    app_name: str = "NER Service"
    app_version: str = "1.0.0"
    debug: bool = False
    host: str = "0.0.0.0"
    port: int = 8001
    
    # NER 模型配置
    # rule: 基于规则的简单 NER（开发测试用）
    # ollama: 使用本地 Ollama LLM（推荐生产环境）
    # api: 使用远程 API（如百炼）
    ner_model: str = "rule"
    use_gpu: bool = False
    max_text_length: int = 50000
    
    # Ollama 配置（用于 ollama 模式）
    ollama_url: str = "http://localhost:11434"
    ollama_model: str = "qwen2.5:7b"  # 推荐中文 NER 使用 qwen2.5
    ollama_timeout: int = 120  # 秒
    
    # UniversalNER 专用配置（当 ollama_model 包含 'universal-ner' 时自动启用）
    # 模型名: zeffmuks/universal-ner
    universal_ner_model: str = "zeffmuks/universal-ner"
    
    # 文本分块配置（用于长文本处理）
    chunk_size: int = 2000  # 每个分块的最大字符数
    chunk_overlap: int = 200  # 分块重叠字符数
    
    # API 配置（用于 api 模式）
    api_base_url: Optional[str] = None
    api_key: Optional[str] = None
    api_model: str = "qwen-plus"
    
    # 实体类型配置
    entity_types: List[str] = [
        "PERSON",   # 人名
        "ORG",      # 机构/组织
        "LOC",      # 地点
        "DATE",     # 日期
        "NUMBER",   # 数值
        "DEVICE",   # 设备
        "PROJECT",  # 项目
        "METHOD",   # 方法/标准
    ]
    
    # 日志配置
    log_level: str = "INFO"
    
    class Config:
        env_file = ".env"
        env_file_encoding = "utf-8"


settings = Settings()