"""アプリケーション設定"""
import os
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Neo4jConfig:
"""Neo4j設定"""
uri: str
user: str
password: str
@dataclass
class LLMConfig:
"""LLM設定"""
url: str
name: str
key: str
rerank_model: str
@dataclass
class EmbeddingConfig:
"""埋め込み設定"""
url: str
name: str
key: str
@dataclass
class ChunkConfig:
"""チャンク設定"""
max_size: int = 2000
min_size: int = 200
overlap: int = 0
@dataclass
class LoggingConfig:
"""ログ設定"""
level: str = "INFO"
@dataclass
class ParallelConfig:
"""並列処理設定"""
chunk_workers: int = 3
register_workers: int = 2
@dataclass
class AppConfig:
"""アプリケーション設定"""
neo4j: Neo4jConfig
llm: LLMConfig
embedding: EmbeddingConfig
chunk: ChunkConfig
logging: LoggingConfig
parallel: ParallelConfig
group_id: str
def load_config() -> AppConfig:
"""
環境変数からアプリケーション設定を読み込む
Returns:
AppConfig: アプリケーション設定
Raises:
ValueError: 必須の環境変数が設定されていない場合
"""
# 必須環境変数のチェック
required_vars = [
"NEO4J_URI",
"NEO4J_USER",
"NEO4J_PASSWORD",
"LLM_MODEL_URL",
"LLM_MODEL_NAME",
"LLM_MODEL_KEY",
"EMBEDDING_MODEL_URL",
"EMBEDDING_MODEL_NAME",
"EMBEDDING_MODEL_KEY",
"GROUP_ID",
]
missing_vars = []
for var in required_vars:
if not os.getenv(var):
missing_vars.append(var)
if missing_vars:
raise ValueError(
f"必須の環境変数が設定されていません: {', '.join(missing_vars)}"
)
# GraphitiライブラリがOPENAI_API_KEYを要求するため、LLM_MODEL_KEYと同じ値を設定
llm_model_key = os.getenv("LLM_MODEL_KEY")
if llm_model_key and not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = llm_model_key
# Neo4j設定
neo4j_config = Neo4jConfig(
uri=os.getenv("NEO4J_URI"),
user=os.getenv("NEO4J_USER"),
password=os.getenv("NEO4J_PASSWORD"),
)
# LLM設定
llm_config = LLMConfig(
url=os.getenv("LLM_MODEL_URL"),
name=os.getenv("LLM_MODEL_NAME"),
key=os.getenv("LLM_MODEL_KEY"),
rerank_model=os.getenv("RERANK_MODEL_NAME", os.getenv("LLM_MODEL_NAME")),
)
# 埋め込み設定
embedding_config = EmbeddingConfig(
url=os.getenv("EMBEDDING_MODEL_URL"),
name=os.getenv("EMBEDDING_MODEL_NAME"),
key=os.getenv("EMBEDDING_MODEL_KEY"),
)
# チャンク設定（オプション）
chunk_config = ChunkConfig(
max_size=int(os.getenv("CHUNK_SIZE_MAX", "1000")),
min_size=int(os.getenv("CHUNK_SIZE_MIN", "100")),
overlap=int(os.getenv("CHUNK_OVERLAP", "0")),
)
# ログ設定（オプション）
logging_config = LoggingConfig(level=os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO").upper())
# 並列処理設定（オプション）
parallel_config = ParallelConfig(
chunk_workers=int(os.getenv("INGEST_CHUNK_WORKERS", "3")),
register_workers=int(os.getenv("INGEST_REGISTER_WORKERS", "1")),
)
return AppConfig(
neo4j=neo4j_config,
llm=llm_config,
embedding=embedding_config,
chunk=chunk_config,
logging=logging_config,
parallel=parallel_config,
group_id=os.getenv("GROUP_ID"),
)
