import os
from functools import lru_cache
class Settings:
"""
Конфигурация лёгкого embedding-сервиса.
Значения переопределяются через переменные окружения.
"""
# Модель эмбеддингов (должна давать dim=384 для совместимости с intfloat/multilingual-e5-small)
embedding_model_name: str
# Устройство: "cpu" | "gpu" | "auto"
embedding_device: str
# Лимиты для batch / корпуса
max_batch_size: int
max_corpus_size: int
# Путь для хранения BM25 статы
bm25_stats_dir: str
# Общие опции
log_level: str
def __init__(self) -> None:
self.embedding_model_name = os.getenv(
"EMBEDDING_MODEL_NAME",
"intfloat/multilingual-e5-small",
)
self.embedding_device = os.getenv("EMBEDDING_DEVICE", "auto").lower()
self.max_batch_size = int(os.getenv("MAX_BATCH_SIZE", "100"))
# Справка 1С может быть 25k+ документов; по умолчанию даём запас.
self.max_corpus_size = int(os.getenv("MAX_CORPUS_SIZE", "50000"))
# Хранилище BM25 статы — отдельная папка внутри контейнера
self.bm25_stats_dir = os.getenv(
"BM25_STATS_DIR",
"/app/data/bm25-storage",
)
self.log_level = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO").upper()
@lru_cache()
def get_settings() -> Settings:
return Settings()
