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IPSExtractor/.env.example
T

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1.9 KiB
Bash

# Copia este archivo a `.env` en la raiz del repositorio.
# ── OpenAI ────────────────────────────────────────────────
# API key usada para extracción y normalización.
# El modelo del extractor lo elige el usuario en la app (ej. gpt-4o, gpt-5.4).
# El normalizador siempre usa gpt-4o-mini (fijado en docker-compose).
EXTRACTOR_API_KEY=sk-...
EXTRACTOR_MODEL=gpt-4o
EXTRACTOR_TIMEOUT_S=120
# ── Procesamiento de imagenes ─────────────────────────────
# DPI mas bajo = mas rapido; 150 es suficiente para la mayoria de documentos.
PDF_DPI=150
PDF_THREAD_COUNT=4
# ── Concurrencia ──────────────────────────────────────────
# Cuantas llamadas LLM simultáneas por worker ARQ
WORKER_CONCURRENCY=25
# Cuántas réplicas del worker levantar
WORKER_REPLICAS=2
# ── Rate limiting OpenAI ──────────────────────────────────
# Ajusta según tu tier de OpenAI (estos son los valores tier-1 de gpt-4o)
OPENAI_RPM_LIMIT=500
OPENAI_TPM_LIMIT=800000
# ── Cola de tareas (Redis + ARQ) ─────────────────────────
# ASYNC_QUEUE=false (default) → procesa documentos sincronamente, sin Redis.
# ASYNC_QUEUE=true → encola en Redis/ARQ para procesamiento distribuido
# (requiere el servicio `worker` y `redis` corriendo via docker-compose).
ASYNC_QUEUE=false
# Solo necesario cuando ASYNC_QUEUE=true. Se levanta via docker-compose.
REDIS_URL=redis://redis:6379/0
# ── Misc ──────────────────────────────────────────────────
ALLOWED_DOCUMENT_TYPES=CC,TI,CE,RC,PA,PPT,PEP,EPT,NUIP