# A-MEM Configuration
# Kopiere diese Datei zu .env und passe die Werte an
# LLM Provider: ollama (lokal) oder openrouter (Cloud)
LLM_PROVIDER=ollama
# Ollama Configuration (nur bei LLM_PROVIDER=ollama)
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_LLM_MODEL=qwen3:4b
OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text:latest
# OpenRouter Configuration (nur bei LLM_PROVIDER=openrouter)
OPENROUTER_API_KEY=your_api_key_here
OPENROUTER_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
OPENROUTER_LLM_MODEL=openai/gpt-4o-mini
OPENROUTER_EMBEDDING_MODEL=openai/text-embedding-3-small
# Graph Backend Selection (optional)
# Options: "networkx" (default), "rustworkx" (3x-100x faster), "falkordb" (experimental)
# Default: networkx (keine zusätzliche Installation nötig)
GRAPH_BACKEND=networkx
# For better performance (3x-100x faster):
# pip install rustworkx
# GRAPH_BACKEND=rustworkx
# For persistent storage (experimental - not fully tested):
# Linux/macOS: pip install falkordblite
# Windows: pip install falkordb redis (see docs/WINDOWS_FALKORDB_SETUP.md)
# GRAPH_BACKEND=falkordb # ⚠️ Experimental - Use at your own risk
# Retrieval Settings (optional)
MAX_NEIGHBORS=5
MIN_SIMILARITY_SCORE=0.4
# Researcher Agent (optional, für JIT Web-Recherche)
# Aktiviert automatische Web-Recherche bei niedriger Retrieval-Confidence
RESEARCHER_ENABLED=true
RESEARCHER_CONFIDENCE_THRESHOLD=0.5
RESEARCHER_MAX_SOURCES=5
RESEARCHER_MAX_CONTENT_LENGTH=10000
# Google Search API (optional, für Web-Suche)
# Falls nicht konfiguriert, wird DuckDuckGo HTTP als Fallback genutzt
GOOGLE_SEARCH_ENABLED=true
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here
GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID=your_search_engine_id_here
# Jina Reader (optional, für Web-Content-Extraktion)
# Nutzt lokale Docker-Instanz (falls verfügbar), sonst Cloud API
JINA_READER_ENABLED=true
JINA_READER_HOST=localhost
JINA_READER_PORT=2222
# Unstructured (optional, für PDF-Extraktion)
# Option 1: Nutze Library direkt (empfohlen, erfordert: pip install "unstructured[pdf]")
UNSTRUCTURED_ENABLED=true
UNSTRUCTURED_USE_LIBRARY=true
# Option 2: Nutze Unstructured API (falls API-Server läuft)
# UNSTRUCTURED_ENABLED=true
# UNSTRUCTURED_USE_LIBRARY=false
# UNSTRUCTURED_API_URL=http://localhost:8000
# UNSTRUCTURED_API_KEY=your_api_key_here
# HTTP Server (optional, für externe Tools wie extract_graph.py)
TCP_SERVER_ENABLED=false
TCP_SERVER_HOST=127.0.0.1
TCP_SERVER_PORT=42424
