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# 端口配置 — 唯一修改宿主机端口的地方
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# 容器内部端口统一 8000（frontend=8000 / backend=8000 / inventory=8001）；
# 服务间通过 docker 网络 gemold_network 上的服务名（如 backend:8000）互通，
# 不绕宿主。宿主机端口仅暴露浏览器入口与独立模式 API：
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# 浏览器入口（unified 模式：frontend Nginx 对外）
FRONTEND_PORT=10003
# moldinsight-only 独立部署时使用
MOLDINSIGHT_PORT=10003
# inventory-only 独立部署时使用
INVENTORY_PORT=10004
# unified 模式 backend 是否暴露宿主端口：留空 = 不暴露（仅经前端 /api 反代），
# 设值（如 10003）= 直接暴露（调试 / 压测用）
# BACKEND_PORT=
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DEBUG=false

# 日志配置
# LOG_FORMAT: json（生产默认，结构化输出）/ text（开发默认，人可读）
# LOG_LEVEL: DEBUG / INFO / WARNING / ERROR
LOG_FORMAT=json
LOG_LEVEL=INFO

# 文件处理配置
UPLOAD_DIR=./uploads
MAX_FILE_SIZE=104857600
ALLOWED_EXTENSIONS=.stp,.step,.stp.gz

# 几何处理配置
POINTCLOUD_SAMPLE_COUNT=10000
MESH_QUALITY=high
PARALLEL_PROCESSING=true

# 数据库配置（服务器已部署，请填写真实地址）
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432

# 是否在应用启动时自动执行 alembic 迁移（默认 true，保持单机开发体验）。
# 多副本/容器编排部署建议设为 false：多个实例同时启动会并发迁移，
# 改由部署流程单点执行 alembic CLI 或 python -m shared.database.init_db
AUTO_MIGRATE=true
DB_NAME=moldinsight
DB_USER=moldinsight_user
DB_PASSWORD=moldinsight_password

# RustFS / MinIO 兼容对象存储配置（服务器已部署，请填写真实地址）
RUSTFS_ENDPOINT=http://localhost:9000
RUSTFS_ACCESS_KEY=your-access-key
RUSTFS_SECRET_KEY=your-secret-key
RUSTFS_TIMEOUT=30
RUSTFS_PRESIGNED_URL_EXPIRES=3600

# Redis 配置（服务器已部署，请填写真实地址）
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=
REDIS_DB=0

# JWT认证配置
SECRET_KEY=your-secret-key-change-in-production-min-32-chars
ALGORITHM=HS256
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=1440

# CORS 白名单（逗号分隔，不设置则默认为 [*]，生产环境务必设置）
# CORS_ORIGINS=http://localhost:5173,http://localhost:8000,http://localhost:8001,https://your-domain.com

# 管理员账户配置
ADMIN_USERNAME=admin
ADMIN_PASSWORD=change-this-to-a-secure-password
ADMIN_EMAIL=admin@gemold.com
ADMIN_FULL_NAME=系统管理员

# FreeCAD 验证配置（可选）
# 启用后会增加处理时间，默认禁用
ENABLE_FREECAD_VERIFICATION=false
FREECAD_VERIFICATION_TIMEOUT=120

# LLM 增强分析配置（可选）
# 启用后自动生成模具设计评审报告和分模方向推荐
# 支持 OpenAI 兼容 API（OpenAI / DeepSeek / vLLM / Ollama 等）
LLM_ENABLED=false
LLM_API_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_API_KEY=sk-your-api-key
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
LLM_TIMEOUT=60
LLM_MAX_TOKENS=2000

# Celery/OCC 吞吐调优（可选，默认值在 compose 的 ${CELERY_CONCURRENCY:-2}；
# concurrency 即 OCC 并行分析数，见 docs/topics/performance/OCC_THROUGHPUT.md）
# CELERY_CONCURRENCY=2
# CELERY_MAX_TASKS_PER_CHILD=50