Add LLM token

.env.example

@@ -138,6 +138,31 @@ AUTH_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=480
 # 设为 false 可跳过认证（仅限本地开发调试，生产必须 true）
 AUTH_ENABLED=true
 
+
+# ===== HyDE 查询增强 =====
+# HyDE (Hypothetical Document Embeddings): 在检索前让 LLM 生成一段"假设性回答"，
+# 用该段落的 embedding 代替原始查询 embedding 进行向量检索。
+# 无需新模型，复用现有 LLM 和 Embedding 服务。降低此功能可减少每次查询的 LLM 调用次数。
+HYDE_ENABLED=true
+HYDE_MAX_TOKENS=200
+# ?????? LLM;???????????????
+HYDE_LLM_PROVIDER=qwen
+HYDE_LLM_MODEL=qwen3.5-flash
+
+# ===== Agentic RAG 配置 (P0-1) =====
+# 以下参数控制 /api/v1/agent/agentic/stream 多步推理管线
+# 意图分类: simple_qa / compare / multi_hop / ambiguous
+# compare 和 multi_hop 触发查询分解，最多 AGENTIC_MAX_SUB_QUERIES 个子查询
+AGENTIC_MAX_SUB_QUERIES=4
+# 引文锚定 fast-path 阈值: avg_score > 此值 且 chunks >= 3 时跳过 LLM grounding check
+# 降低此值可让更多查询触发 LLM 二次验证（更准确，但延迟+成本增加）
+AGENTIC_GROUNDING_THRESHOLD=0.65
+# 各步骤 LLM 最大 token 数（越小越快，越大越准）
+AGENTIC_INTENT_MAX_TOKENS=200
+AGENTIC_PLAN_MAX_TOKENS=400
+AGENTIC_GROUNDING_MAX_TOKENS=250
+
 # ===== CORS =====
 # 逗号分隔的允许跨域来源列表，生产环境绝不能使用 *
 CORS_ALLOW_ORIGINS=http://localhost:5173
+