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honcho-deriver dreamer 模块的 deduction/induction specialist 有独立的 model config（src/config.py:1189-1208），默认值 hardcode gpt-5.4-mini + openai SDK 默认 endpoint（api.openai.com/v1）。原 stack.yml 只覆盖了 DERIVER_MODEL_CONFIG 和 EMBEDDING_MODEL_CONFIG，导致 dream cycle 在 国内持续 timeout。 - stack.yml deriver 段显式注入 DEDUCTION_MODEL_CONFIG__* / INDUCTION_MODEL_CONFIG__*（model=deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash， base_url=https://api.siliconflow.cn/v1） - DERIVER_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL 同步加上 - env.cfg.example: 同步 HONCHO_DEDUCTION_MODEL / HONCHO_INDUCTION_MODEL 变量；HONCHO_DERIVER_MODEL 默认值从 gpt-5.4-mini 改为 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash；HONCHO_LLM_BASE_URL 默认从 openai.com 改为 siliconflow.cn 诊断依据：vm61 docker inspect honcho-deriver + logs 显示 src.dreamer.orchestrator 仍在请求 openai/gpt-5.4-mini。 .env.*
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# Honcho Self-Hosted 部署 — 公共环境变量（不含敏感信息）
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# 复制为 env.cfg 后填入真实值，env.cfg 已被 .gitignore 忽略
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# 镜像版本
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# Honcho 主仓库 git ref（源码 build 用，可填 tag / branch / SHA）
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HONCHO_VERSION=main
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# PostgreSQL 大版本号（pgvector 镜像 tag 后缀，必须与镜像仓库支持的 tag 对应）
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HONCHO_DB_VERSION=18
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# Redis 大版本号
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HONCHO_REDIS_VERSION=8
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# 镜像仓库（默认公共镜像；自建私有 hub 可改 hub.tp229.com:3500/...）
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HONCHO_DB_IMAGE=pgvector/pgvector
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HONCHO_REDIS_IMAGE=redis
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# PostgreSQL 数据库
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HONCHO_DB_USER=honcho
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HONCHO_DB_NAME=honcho
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# scram-sha-256 比 md5 安全；与 POSTGRES_INITDB_ARGS --auth-host 同步
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POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD=scram-sha-256
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# 宿主机数据卷路径（必须 WSL/Linux ext4 原生 fs，不能放 /mnt/9P）
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# 9P drvfs 的 fsync 不可靠，会导致 PG 数据损坏
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Volumes_Path=/data/Volumes/honcho
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# 服务端口（宿主机:容器，全部绑定 0.0.0.0 供 LAN 访问）
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# 5432 与 hindsight/dbSer 撞车，多服务共存时改 HONCHO_DB_PORT 区分
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HONCHO_API_PORT=8000
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HONCHO_DB_PORT=5432
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HONCHO_REDIS_PORT=6379
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# Honcho 应用配置
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HONCHO_LOG_LEVEL=INFO
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# 本地 LAN 自用可设 false；公网暴露必须改 true
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HONCHO_AUTH_USE_AUTH=false
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HONCHO_NAMESPACE=honcho
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# 关闭可省 embedding 费用（但失去语义检索能力）
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HONCHO_EMBED_MESSAGES=true
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# Embedding 模型（默认走 SiliconFlow 兼容端点，独立 base URL）
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HONCHO_EMBEDDING_MODEL=Qwen/Qwen3-Embedding-8B
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HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
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# 替代方案 A：本地 Ollama（零成本、隐私优先）
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# HONCHO_EMBEDDING_MODEL=qwen3-embedding:0.6b
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# HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434/v1
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# EMBEDDING_API_KEY 可留空（Ollama 默认无 key；如配了 OLLAMA_API_KEY 环境变量再填）
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# 前置：宿主机 `ollama pull qwen3-embedding:0.6b`
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# docker compose 中 host.docker.internal 在 Linux compose v2 默认可用，Windows/WSL2 自动转发
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# Embedding 维度（Qwen3-Embedding-8B 默认 4096，但通过 SiliconFlow 的 dimensions 参数强制输出 1536）
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# 必须与已有 DB schema 的 public.documents.embedding dim 一致；切换模型必须先 migrate 旧数据
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# 若 Honcho 自动推断失败，需在 stack.yml 同步设置 EMBEDDING_VECTOR_DIMENSIONS=1536
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# deriver 必须用支持 tool calling 的模型
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HONCHO_DERIVER_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
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# dreamer 的 deduction/induction specialist（默认走 OpenAI SDK + gpt-5.4-mini，
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# 会请求 api.openai.com/v1 在国内超时）；必须显式覆盖到国内可达端点
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HONCHO_DEDUCTION_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
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HONCHO_INDUCTION_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
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HONCHO_DERIVER_WORKERS=1
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# LLM（OpenAI 兼容协议；可换 OpenRouter / vLLM / Ollama 等端点）
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# deriver 启动时强校验 API Key 非空，占位符会反复重启
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# 注意：必须同时被 deriver/dreamer/embedding 复用，否则 specialist 会回落 openai.com
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HONCHO_LLM_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
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# 敏感值（必填，env.cfg 不提交）— 在 .gitignore 已忽略
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# 占位符约定：REPLACE_ME_XXX → 替换为真实值（避免使用 <...> 占位符，patch 工具链会吞）
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# HONCHO_LLM_API_KEY=REPLACE_ME_LLM_KEY # 你的 OpenAI key 或兼容端点 key
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# HONCHO_EMBEDDING_API_KEY=REPLACE_ME_EMBEDDING_KEY # SiliconFlow key：https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
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# HONCHO_DB_PASSWORD=REPLACE_ME_DB_PASSWORD # 强密码，不要带特殊字符，避免 URI 编码问题
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# HONCHO_AUTH_JWT_SECRET=REPLACE_ME_JWT_SECRET # 仅 AUTH_USE_AUTH=true 时需要；用 python scripts/generate_jwt_secret.py 生成 |