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# 温馨提示：不建议直接修改此文件，为了平台升级方便，建议将需要修改的参数值，复制到application.yml里进行覆盖该参数值。
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spring:
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ai:
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# 模型选择：openai、ollama
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model:
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chat: ollama
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embedding: ${spring.ai.model.chat}
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image: ${spring.ai.model.chat}
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audio: ${spring.ai.model.chat}
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# 在线大模型【请在 pom.xml 中打开 openai 的注释，并注释上其它模型】
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openai:
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# 硅基流动
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base-url: https://api.siliconflow.cn
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api-key: ${SFLOW_APP_KEY}
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# 聊天对话模型
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chat:
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options:
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model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
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max-tokens: 1024
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temperature: 0.6
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top-p: 0.9
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frequency-penalty: 0
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# 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
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embedding:
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options:
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model: BAAI/bge-m3
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dimensions: 512
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# # 模力方舟
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# base-url: https://ai.gitee.com
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# api-key: ${GITEE_APP_KEY}
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# # 聊天对话模型
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# chat:
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# options:
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# model: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
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# max-tokens: 1024
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# temperature: 0.6
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# top-p: 0.9
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# frequency-penalty: 0
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# #logprobs: true
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# # 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
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# embedding:
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# options:
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# model: bge-large-zh-v1.5
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# dimensions: 512
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# # 阿里百炼
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# base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
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# api-key: ${BAILIAN_APP_KEY}
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# # 聊天对话模型
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# chat:
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# options:
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# model: deepseek-r1-distill-llama-8b
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# max-tokens: 1024
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# temperature: 0.6
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||
# top-p: 0.9
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# frequency-penalty: 0
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# #logprobs: true
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# # 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
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# embedding:
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# options:
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# model: text-embedding-v3
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# dimensions: 1024
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# 本地大模型配置【请在 pom.xml 中打开 ollama 的注释，并注释上其它模型】
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ollama:
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base-url: http://localhost:11434
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# 聊天对话模型
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chat:
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options:
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model: qwen2.5
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#model: deepseek-r1:7b
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max-tokens: 1024
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temperature: 0.6
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top-p: 0.7
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frequency-penalty: 0
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# 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
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embedding:
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# 维度 dimensions 设置为 384
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#model: all-minilm:33m
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# 维度 dimensions 设置为 768
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#model: nomic-embed-text
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# 维度 dimensions 设置为 1024
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model: bge-m3
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# 向量数据库配置
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vectorstore:
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# 向量库类型：chroma、pgvector、elasticsearch、milvus、指定 none 表示不使用向量库
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type: none
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# Chroma 向量数据库【请在 pom.xml 中打开 chroma 的注释，并注释上其它向量库】
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chroma:
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client:
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host: http://127.0.0.1
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port: 8000
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initialize-schema: true
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# collection-name: vector_store
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collection-name: vector_store_1024
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# Postgresql 向量数据库（PG 连接配置，见下文，需要手动建表）【请在 pom.xml 中打开 pgvector 的注释，并注释上其它向量库】
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pgvector:
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id-type: TEXT
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index-type: HNSW
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distance-type: COSINE_DISTANCE
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initialize-schema: false
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#table-name: vector_store_384
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#dimensions: 384
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#table-name: vector_store_786
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#dimensions: 768
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table-name: vector_store_1024
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||
dimensions: 1024
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||
max-document-batch-size: 10000
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# ES 向量数据库（ES 连接配置，见下文）【请在 pom.xml 中打开 elasticsearch 的注释，并注释上其它向量库】
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elasticsearch:
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index-name: vector-index
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initialize-schema: true
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dimensions: 1024
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similarity: cosine
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# Milvus 向量数据库【请在 pom.xml 中打开 milvus 的注释，并注释上其它向量库】
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milvus:
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client:
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host: "localhost"
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port: 19530
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username: "root"
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password: "milvus"
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initialize-schema: true
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database-name: "default"
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collection-name: "vector_store"
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embedding-dimension: 384
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index-type: HNSW
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metric-type: COSINE
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# 是否启用工具调用【例子详见 CmsAiTools.java 】
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tool-calls: false
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# 默认系统提示词
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default-system: |
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## 人物设定
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你是我的知识库AI助手，请耐心真诚地回复我提出的相关问题。
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你需要遵循以下原则，与我进行友善而有价值的沟通。
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## 表达方式：
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1. 使用简体中文回答我的问题。
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2. 可以用少量表情，避免过多表情。
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# 默认问题回答模板
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default-prompt-template: |
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{question_answer_context}
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在提供上下文和历史信息的基础上，优先回答最后一条用户的问题。
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# ========= Postgresql 向量数据库数据源 =========
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#jdbc:
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# ds_pgvector:
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# type: postgresql
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# driver: org.postgresql.Driver
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# url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5433/jeesite-ai
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# username: postgres
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# password: postgres
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# testSql: SELECT 1
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# pool:
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# init: 0
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# minIdle: 0
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# breakAfterAcquireFailure: true
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# ========= ES 向量数据库连接配置 =========
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#spring.elasticsearch:
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# socket-timeout: 120s
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# connection-timeout: 120s
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# uris: http://127.0.0.1:9200
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# username: elastic
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# password: elastic
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# 对话消息存缓存，可自定义存数据库
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j2cache:
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caffeine:
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region:
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# 对话消息的超期时间，默认 30天，根据需要可以设置更久。
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cmsChatCache: 100000, 30d
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||
cmsChatMsgCache: 100000, 30d
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||
#logging:
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# level:
|
||
# org.springframework: debug
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