SmartBizTrip/config.py

# 【启动 S1】各服务先导入本模块，再创建 Config 对象读取配置。
# 导入时执行 load_dotenv；Config.__init__ 中的属性赋值要等 Config() 时才执行。
# 这里只准备参数，不会启动模型服务、MySQL、Milvus 或天气采集程序。

"""
需求：管理SmartBizTrip项目的配置信息，包括大模型、数据库、日志等配置
思路步骤：
1. 定义项目根目录路径
2. 设置环境变量（生产/测试/开发/预生产）
3. 创建Config类管理所有配置项
4. 配置大模型参数（API地址、密钥、模型名称）
5. 配置数据库参数（主机、用户名、密码、数据库名）
6. 配置日志文件路径
7. 配置票务查询接口地址
8. 配置意图映射字典
9. 实现根据环境获取不同数据库配置的方法
"""

import os
from dotenv import load_dotenv

# 【启动 S1.1】从本文件同目录的 .env 加载变量；默认不覆盖进程已有的环境变量。
load_dotenv(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), '.env'))

# 本文件所在目录的上一级（代码资料包目录）；不是 SmartBizTrip 目录本身。
project_root = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), '..')


# 生产环境
# env = "prod"
# 测试环境
# 这里保留环境标签示例；当前 Config.__init__ 并没有依据 env 切换配置。
env = "test"
# 开发环境
# env = "dev"
# 预生产环境
# env = "pre_prod"



#定义配置文件
class Config:

    def __init__(self):
        # 大模型配置
        # 【启动 S1.2】os.getenv 优先取环境变量，未设置时才用第二个参数作为默认值。
        # 没有默认值的 API Key 可能是 None；后面创建客户端或调用服务时才使用这些参数。
        # 调用者：主服务、A2A 服务、MCP 服务和辅助脚本各自创建配置实例。
        # 每个实例把当时的环境变量读到 self 属性中；修改 .env 文件不等于已运行进程中的实例会自动更新。
        # 下面按模型、数据库、日志、路由、天气、向量检索分组配置，各调用方只使用自己需要的字段。
        # base_url 决定模型请求发到哪个兼容接口；api_key 用于认证；model_name 指定模型。
        # 这三者要配套；设置模型名本身不会在本地下载或加载模型权重。
        self.base_url = os.getenv('DEEPSEEK_BASE_URL', 'https://api.deepseek.com')
        self.api_key = os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')
        self.model_name = os.getenv('DEEPSEEK_MODEL', 'deepseek-v4-flash')

        # 数据库配置
        # MySQL 连接需要主机、用户名、密码、数据库名。这里读取参数，不会创建用户、库或表。
        self.host = os.getenv('MYSQL_HOST', 'localhost')
        self.user = os.getenv('MYSQL_USER', 'smart_yoyage')
        self.password = os.getenv('MYSQL_PASSWORD', '')
        self.database = 'biztrip_rag'
        # 上一行设置代码默认库名，这一行允许 MYSQL_DATABASE 覆盖它；最终使用第二次赋值后的值。
        self.database = os.getenv('MYSQL_DATABASE', self.database)

        # 日志配置
        # 用当前配置文件的位置计算绝对日志路径，避免从不同目录启动时把日志写到不同文件夹。
        self.log_file = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'logs', 'app.log')

        # # 票务查询的12306接口地址
        # self.url_123 = ""

        # 路由：意图和对应的Agent的对应关系
        # 【主流程 6 的路由表】多个票务意图映射到同一个 TicketAssistant。
        # 映射值必须与 ChatService 注册的名称一致；city_service 由对话服务单独处理。
        self.intent = {
            "weather": "WeatherQueryAssistant",
            "flight": "TicketAssistant",
            "train": "TicketAssistant",
            "event": "TicketAssistant",
            "order": "TicketAssistant",
            "car_rental": "TripAssistant",
            "meeting_package": "TripAssistant",
            "insurance": "TripAssistant",
            "trip_order": "TripAssistant",
        }

        # A2A 子助手创建模型时读取这个值；主 ChatService 当前另行写了 temperature=0.1。
        self.temperature = 0.1

        # 天气数据源配置
        # 当前值为 "api"，查询时直接调用和风天气。
        # MCP 代码中其余值走数据库分支；采集脚本需要另外运行。
        self.weather_source = os.getenv("WEATHER_SOURCE", "api")

        # 和风天气 API 配置--注意顺序
        self.weather_api_key = os.getenv("QWEATHER_API_KEY", "")
        # self.weather_base_url = "https://your_qweather_host/v7/weather/3d"
        self.weather_api_host = os.getenv("QWEATHER_API_HOST", "your_qweather_host")
        # 先确定 weather_api_host，再拼出预报 URL；/3d 选择的是配置中的三天预报接口。
        # 日期范围是查询过滤条件，不能凭扩大查询日期自动扩大此接口返回的预报范围。
        self.weather_base_url = (f"https://{self.weather_api_host}/v7/weather/3d")
        
        self.weather_timezone = "Asia/Shanghai"

        # 天气监控城市列表（城市名 -> 城市代码）
        # 采集脚本遍历这个字典：键用于本地存储的城市名称，值用于天气接口的 location 参数。
        # 它不是 MCP 直接查询时允许的城市白名单；直接查询会另外通过城市查找接口获取 ID。
        self.weather_city_codes = {
            "北京": "101010100",
            "成都": "101270101"
        }

        # 天气定时更新调度时间（北京时间）
        self.weather_schedule_time = "01:00"

        # Milvus 向量数据库配置
        self.milvus_host = "localhost"
        self.milvus_port = 19530
        # 集合名相当于向量库里要检索的那张集合；必须与初始化脚本创建的名称一致。
        self.meeting_package_collection = "meeting_packages"

        # Qwen Embedding API 配置
        self.embedding_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/embeddings"
        # 向量模型与聊天模型是两种用途，这里读取独立的 DASHSCOPE_API_KEY，不会复用 DEEPSEEK_API_KEY。
        self.embedding_api_key = os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY')
        # 向量维度需要与 sql/init_meeting_package_rag.py 建表时的 DIMENSION 一致。
        self.embedding_dim = 1024

    #
    # def get_mysql_config(self,env):
    #     """
    #     通过不同的环境获取不同的数据库配置
    #     :return:
    #     """
    #     if env == 'prod':
    #         # 数据库配置 生产
    #         self.host = 'localhost'
    #         self.user = 'root'
    #         self.password = 'root'
    #         self.database = 'biztrip_rag'
    #     elif env == 'dev':
    #         # 数据库配置 开发
    #         self.host = 'localhost1'
    #         self.user = 'root1'
    #         self.password = 'root1'
    #         self.database = 'biztrip_rag'
    #     elif env == 'test':
    #         # 数据库配置 测试
    #         self.host = 'localhost2'
    #         self.user = 'root2'
    #         self.password = 'root2'
    #         self.database = 'biztrip_rag'
    #     else:
    #         # 数据库配置 预生产
    #         self.host = 'localhost3'
    #         self.user = 'root3'
    #         self.password = 'root3'
    #         self.database = 'biztrip_rag'
    #
    #     return self.host, self.user, self.password, self.database


# 【独立演示入口】主项目只导入 Config，不运行这个区块。
# 仅打印日志路径，避免输出数据库凭据。
if __name__ == '__main__':
    print(Config().log_file)
    # ('localhost', 'root', 'root', 'biztrip_rag')
    # ('localhost', 'root2', 'root2', 'biztrip_rag')