config/settings.py - main - Soldier327/LLM_AI

config/settings.py
64 строки2 KB
Soldier-327
Initial commit
24 май 2026, 17:24
24 май 2026, 17:24dae6bc3
import os
from pathlib import Path
from typing import Optional

import yaml
from pydantic_settings import BaseSettings


class Settings(BaseSettings):
    """Конфигурация приложения"""

    # LLM настройки
    llm_provider: str = "openai"
    llm_model: str = "gpt-3.5-turbo"
    llm_temperature: float = 0.7
    llm_max_tokens: int = 500
    llm_timeout_seconds: int = 30
    llm_retry_attempts: int = 3
    llm_retry_min_wait: float = 1.0
    llm_retry_max_wait: float = 10.0

    # API настройки
    api_max_message_length: int = 1000

    # Cache настройки
    cache_default_ttl_seconds: int = 3600
    cache_max_size: int = 1000

    # OpenAI API ключ
    openai_api_key: Optional[str] = None

    @classmethod
    def load_from_yaml(cls, yaml_path: str = "config/config.yaml") -> "Settings":
        """Загрузка конфигурации из YAML файла"""
        config_path = Path(yaml_path)
        if not config_path.exists():
            return cls()

        with open(config_path, 'r') as f:
            config_data = yaml.safe_load(f)

        # Преобразуем YAML в плоский словарь для Pydantic
        flat_config = {}
        if 'llm' in config_data:
            flat_config.update({
                f'llm_{k}': v for k, v in config_data['llm'].items()
            })
        if 'api' in config_data:
            flat_config.update({
                f'api_{k}': v for k, v in config_data['api'].items()
            })
        if 'cache' in config_data:
            flat_config.update({
                f'cache_{k}': v for k, v in config_data['cache'].items()
            })

        return cls(**flat_config)


settings = Settings.load_from_yaml()

# Загрузка API ключа из переменных окружения
if settings.llm_provider == "openai":
    settings.openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")