wangwei
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- llm_analyzer.py: use llm.langchain_llm.ainvoke() (correct RAGAS 0.4.3 API) - webapp/models.py: add advice_markdown field to ReportData - webapp/services/run_reader.py: add read_advice_markdown() reading optimization_advice.md - webapp/services/report_builder.py: pass advice_markdown into ReportData - .env.example: OPENAI_TIMEOUT_SECONDS 30→180, RAGAS_METRIC_TIMEOUT_SECONDS 45→300 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# ===== LLM 连接配置（RAGAS 评测 + 生成） =====
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# 所有模型共用同一个 OpenAI 兼容 endpoint
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# 在 Web 控制台的「LLM 配置」页面可以保存多个命名配置，
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# 并在运行评估时按角色（Judge / Answer / Dataset）分别选择覆盖。
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OPENAI_API_KEY=your-api-key
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OPENAI_BASE_URL=http://6.86.80.4:30080/v1
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OPENAI_TIMEOUT_SECONDS=180
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# 默认评测模型（可在场景 YAML 或 Web 控制台 LLM 配置中覆盖）
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RAGAS_JUDGE_MODEL=deepseek-v4-flash
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RAGAS_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v3
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# 评估并发控制（启用 7 个指标时建议 RAGAS_METRIC_TIMEOUT_SECONDS=300）
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BATCH_SIZE=8
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RAGAS_METRIC_TIMEOUT_SECONDS=300
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# ===== 阿里云文档解析（dataset build 功能需要） =====
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ALIBABA_ACCESS_KEY_ID=
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ALIBABA_ACCESS_KEY_SECRET=
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ALIBABA_ENDPOINT=docmind-api.cn-hangzhou.aliyuncs.com
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ALIYUN_PARSE_POLL_INTERVAL_SECONDS=5
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ALIYUN_PARSE_TIMEOUT_SECONDS=900
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ALIYUN_PARSE_LAYOUT_STEP_SIZE=50
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ALIYUN_LLM_ENHANCEMENT=true
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ALIYUN_ENHANCEMENT_MODE=VLM
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DOCUMENT_PARSE_ARTIFACT_PREFIX=outputs/dataset-builds
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PARSER_FAILURE_MODE=fail
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# 生成题库时使用的模型（可在 Web 控制台 LLM 配置中按场景覆盖）
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DATASET_GENERATOR_MODEL=qwen3.6-plus
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