omp
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Causa do 'Provedor de LLM indisponível' no ambiente com Ollama local foi externa: OLLAMA_BASE_URL exportada no shell (http://localhost:11434/v1) vence o .env na interpolação do docker-compose, e localhost dentro do container é o próprio container. Nada no app indicava a URL em uso. Dois defeitos de código que tornavam isso indetectável — e um deles produziria a mesma mensagem mesmo com a URL correta: - _BaseProvider criava o httpx.AsyncClient com o atributo de classe (120 s) e as subclasses atribuíam self.timeout depois. O httpx congela o timeout na construção, então os 300 s pedidos pelo Ollama nunca valeram: um primeiro atendimento com modelo frio era cortado em 120 s com exatamente a mensagem 'provedor indisponível'. O timeout agora é passado ao super(). - LLMProviderError de conexão não citava o endereço tentado; o log dizia só 'All connection attempts failed'. Passa a incluir a endpoint, com credenciais user:pass@ redigidas. /api/health expõe llm_endpoint para comparação direta com o .env. README e .env.example documentam a precedência shell > .env, o fato de /v1 ser a superfície OpenAI-compatível (o adaptador usa /api/chat nativo) e a latência medida do primeiro atendimento.
87 lines
3.7 KiB
Bash
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3.7 KiB
Bash
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# Pastor Online — configuração
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# Copie este arquivo para `.env` e ajuste os valores:
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# cp .env.example .env
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# Porta do frontend no host (http://localhost:8080)
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FRONTEND_PORT=8080
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# Provedor de LLM: ollama | openai | groq | anthropic
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LLM_PROVIDER=ollama
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# --- Ollama (local, requer o profile "local": docker compose --profile local up) ---
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# ATENÇÃO: se você tiver OLLAMA_BASE_URL exportada no shell, ela VENCE este
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# arquivo na interpolação do compose. Confira o valor efetivo com:
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# docker compose --profile local config | grep OLLAMA_BASE_URL
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# E o que está em uso com: GET /api/health -> llm_endpoint
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# O adaptador usa a API nativa do Ollama (/api/chat): NÃO acrescente "/v1".
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OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
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OLLAMA_MODEL=qwen2.5:1.5b
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# --- OpenAI ---
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OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
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OPENAI_API_KEY=
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# --- Groq (compatível com a API da OpenAI) ---
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GROQ_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1
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GROQ_MODEL=llama-3.3-70b-versatile
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GROQ_API_KEY=
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# --- Anthropic ---
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ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com
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ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-5
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ANTHROPIC_API_KEY=
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# Embeddings (CPU)
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# paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2: multilíngue, ~470 MB
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# all-MiniLM-L6-v2: menor e mais rápido, ~90 MB, apenas inglês
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EMBEDDING_MODEL=paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
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# Busca
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# A recuperação é híbrida: similaridade vetorial + BM25 (com stemming), fundidos
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# por posição (RRF).
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# MIN_SIMILARITY é filtro de ruído do lado vetorial, NÃO um detector de assunto
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# fora do tema. Medido no corpus completo: nenhum valor entre 0,30 e 0,50
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# bloqueou uma pergunta off-topic ("como fazer um bolo de chocolate" bate 0,544
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# em Levítico 7:14). Num corpus de 31 mil versículos sempre há algum acima de
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# qualquer limiar; a recusa off-topic é instruída ao modelo no SYSTEM_PROMPT.
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# MAX_KEYWORD_ONLY: posições da resposta que podem ser ocupadas por trechos que
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# só o BM25 achou. A nota BM25 não separa acerto de ruído (Deuteronômio 28:27
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# pontua 1,000 do topo para "como posso perdoar", e o correto Lucas 7:47 fica em
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# 0,716), então o controle é por cota de posições. 0 desliga o lado lexical.
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TOP_K=6
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MIN_SIMILARITY=0.35
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MAX_KEYWORD_ONLY=2
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# Ingestão do corpus
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# Diretório com os arquivos USFX (*.xml), montado somente-leitura em /data/corpus.
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# INDEX_BATCH_SIZE: versículos gravados no banco vetorial por lote.
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# CONTEXT_WINDOW: vizinhos indexados junto com cada versículo. Um versículo
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# isolado é curto demais para o embedding captar o tema; a referência exibida
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# continua sendo a do versículo central.
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# CORPUS_DIR=/data/corpus
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INDEX_BATCH_SIZE=512
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CONTEXT_WINDOW=2
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# API
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# CORS_ORIGINS=http://localhost:8080,http://127.0.0.1:8080
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# REINDEX_TOKEN=troque-por-um-segredo
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# AUTO_INDEX=true
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CORS_ORIGINS=http://localhost:8080,http://127.0.0.1:8080
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REINDEX_TOKEN=
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AUTO_INDEX=true
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