# --- server ---
PORT=3100

# --- postgres (docker-compose 기본값) ---
DATABASE_URL=postgres://ontology:ontology@localhost:55432/ontology

# --- redis (BullMQ) ---
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=56379

# --- 임베딩 ---
# local  : 로컬 multilingual-e5-small (384차원, 최초 1회 모델 다운로드 후 오프라인)
# mock   : 문자 bigram 해싱 — 의미는 못 잡음
# openai : text-embedding-3-small (dimensions=384 로 요청)
EMBEDDING_PROVIDER=local
EMBEDDING_LOCAL_MODEL=Xenova/multilingual-e5-small

# --- LLM ---
# mock   : API 키 없이 로컬에서 전체 파이프라인 동작 (기본값)
# openai : 실제 OpenAI 호출
LLM_PROVIDER=mock
OPENAI_API_KEY=
OPENAI_MODEL=gpt-4.1-mini
OPENAI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small

# --- 생성/중복제거 튜닝 ---
# 코사인 자동 병합 임계값. 짧은 한글 키워드는 같은 도메인이면 0.93+ 가 기본으로 나오므로
# 0.92 는 오병합을 부른다. 실측상 어순 변형만 0.999 대에 모이므로 0.99 로 둔다.
DEDUP_COSINE_THRESHOLD=0.99
# trigram 유사도 사전 필터
DEDUP_TRIGRAM_THRESHOLD=0.6
# 벡터 비교 대상 상위 후보 수
DEDUP_CANDIDATE_LIMIT=20
# 1회 생성 요청당 키워드 목표 개수
GENERATION_TARGET_KEYWORDS=15
# 주기 리프레시 간격(일)
REFRESH_INTERVAL_DAYS=30