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（准确率高，需要算力）
NER_MODEL=ollama

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# Ollama 配置
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# Ollama 服务地址
OLLAMA_URL=http://localhost:11434

# 使用的模型
# - hoangquan456/qwen3-nothink:4b（推荐，无思考模式直接输出）
# - qwen3:8b（更强，需要更多内存）
# - qwen2.5:7b（备选）
OLLAMA_MODEL=hoangquan456/qwen3-nothink:4b

# 请求超时时间（秒，CPU 模式需要更长）
OLLAMA_TIMEOUT=180

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# 文本分块配置（长文本处理）
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CHUNK_SIZE=2000
CHUNK_OVERLAP=200

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# 日志和服务配置
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LOG_LEVEL=INFO
HOST=0.0.0.0
PORT=8001
DEBUG=false