# === PolyglotRAG — variables d'environnement ===
# Copiez ce fichier en ".env" en local, ou déclarez ces clés en tant que
# "Secrets"/"Variables" du Space Hugging Face (jamais en clair dans le code).

# Un seul jeton nécessaire : https://huggingface.co/settings/tokens
# Scopes requis : "Make calls to Inference Providers" (+ "Write" si vous
# poussez/mettez à jour le dataset privé depuis le Space lui-même).
HF_TOKEN=hf_xxx_votre_jeton_ici

# Dataset privé Hugging Face contenant l'index (chunks.parquet + manifest.json)
# Exemple : "mon-compte/polyglot-rag-index"
HF_DATASET_REPO=

# Modèle génératif — DeepSeek-V4.1-Flash servi via le routeur Inference
# Providers. ":fastest" laisse HF choisir automatiquement le provider actif
# (Novita à ce jour) sans changer le code applicatif.
LLM_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash:fastest
LLM_TEMPERATURE=0.2
LLM_MAX_TOKENS=1024

# Modèle d'embeddings multilingue partagé
EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3
EMBEDDING_DIM=1024
USE_QUERY_PASSAGE_PREFIX=false

# Recherche hybride
TOP_K_RETRIEVE=15
# Nombre de passages réellement envoyés au LLM : volontairement limité à 2
# (latence/coût réduits, contexte plus dense). Augmentez si nécessaire.
TOP_K_FINAL=2
SAME_LANGUAGE_BONUS=0.04
MIN_CONFIDENCE_SCORE=0.28

# Index vectoriel : recherche approximative (ANN) par défaut.
# "hnsw" = FAISS IndexHNSWFlat (rapide, pas d'entraînement requis)
# "flat" = recherche exacte (IndexFlatIP), utile pour comparer la qualité
ANN_INDEX_TYPE=hnsw
ANN_HNSW_M=32
ANN_EF_SEARCH=64

# Cache (réponses complètes + embeddings de requêtes)
ENABLE_CACHE=true
CACHE_TTL_SECONDS=600
CACHE_MAX_SIZE=512

# Chunking
CHUNK_SIZE_TOKENS=350
CHUNK_OVERLAP_TOKENS=60

# Mot de passe de l'onglet Admin (laisser vide = accès libre, déconseillé en prod)
ADMIN_PASSWORD=

# Stockage local (cache / dev)
LOCAL_INDEX_DIR=data/index
METRICS_DB_PATH=data/metrics.sqlite3