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# Fintec AI Framework - 完整配置示例
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# Agent 模块配置
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# Agent 基础配置
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fintec.ai.agent.default-system-prompt=你是一个专业的金融AI助手，请用中文简洁准确地回答问题。回答时要专业、准确、有条理。
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fintec.ai.agent.memory-window-size=30
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fintec.ai.agent.stream-timeout-seconds=60
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# 安全防护配置
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fintec.ai.safety.enabled=true
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fintec.ai.safety.block-keywords[0]=敏感词1
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fintec.ai.safety.block-keywords[1]=敏感词2
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fintec.ai.safety.block-keywords[2]=违规内容
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# RAG 模块配置
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# 限流配置（Agent 和 MCP 模块使用）
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# API 调用频率限制
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fintec.ai.rate-limit.max-requests-per-minute=100
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fintec.ai.rate-limit.max-tokens-per-request=8192
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# 重试策略配置（Agent 模块使用）
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# 失败重试机制（处理网络波动、临时故障）
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fintec.ai.retry.enabled=true
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fintec.ai.retry.max-attempts=3
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fintec.ai.retry.backoff-ms=1000
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# Spring AI 底层配置（根据实际使用的模型调整）
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# OpenAI 配置示例
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spring.ai.openai.api-key=your-openai-api-key
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spring.ai.openai.base-url=https://api.openai.com/v1
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spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4
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spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7
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spring.ai.openai.chat.options.max-tokens=2048
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# 或者使用 Azure OpenAI
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# spring.ai.azure.openai.api-key=your-azure-api-key
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# spring.ai.azure.openai.endpoint=https://your-resource.openai.azure.com
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# spring.ai.azure.openai.chat.options.deployment-name=gpt-4
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# 或者使用国内大模型（如通义千问）
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# spring.ai.dashscope.api-key=your-dashscope-api-key
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# spring.ai.dashscope.chat.options.model=qwen-max
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# 向量数据库配置（RAG 模块需要）
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# Chroma 向量数据库示例
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# spring.ai.vectorstore.chroma.client.host=localhost
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# spring.ai.vectorstore.chroma.client.port=8000
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# spring.ai.vectorstore.chroma.collection-name=default_collection
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# Milvus 向量数据库示例
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# spring.ai.vectorstore.milvus.client.host=localhost
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# spring.ai.vectorstore.milvus.client.port=19530
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# spring.ai.vectorstore.milvus.collection-name=default_collection
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# PGVector (PostgreSQL) 示例
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# spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/rag_db
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# spring.datasource.username=postgres
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# spring.datasource.password=postgres
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# spring.ai.vectorstore.pgvector.initialize-schema=true
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# spring.ai.vectorstore.pgvector.index-type=HNSW
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# spring.ai.vectorstore.pgvector.distance-type=COSINE_DISTANCE
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# 对话记忆持久化配置（可选）
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# 使用内存记忆（默认，无需配置）
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# 如需使用 JDBC 持久化记忆，取消以下注释并配置数据源
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# spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ai_memory
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# spring.datasource.username=root
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# spring.datasource.password=password
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# spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
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# MCP Client 配置（如果作为 MCP Client 连接其他 MCP Server）
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# 静态 MCP Server 配置示例
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# spring.ai.mcp.client.static-servers.my-server.type=SYNC
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# spring.ai.mcp.client.static-servers.my-server.transport-type=SSE
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# spring.ai.mcp.client.static-servers.my-server.url=http://localhost:8080/sse
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# 或者使用 STDIO 传输
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# spring.ai.mcp.client.static-servers.my-server.type=SYNC
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# spring.ai.mcp.client.static-servers.my-server.transport-type=STDIO
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# spring.ai.mcp.client.static-servers.my-server.command=npx
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# spring.ai.mcp.client.static-servers.my-server.args=-y,@modelcontextprotocol/server-everything
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# 日志配置（调试用）
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# Spring AI 日志级别
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logging.level.org.springframework.ai=DEBUG
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logging.level.org.springframework.ai.chat.client.advisor=DEBUG
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logging.level.com.ccb.fintec=DEBUG
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# MCP 日志
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logging.level.io.modelcontextprotocol=DEBUG
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# 服务器配置
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server.port=8080
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server.servlet.context-path=/api
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# Actuator 监控端点（生产环境建议启用）
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management.endpoints.web.exposure.include=health,info,metrics,prometheus
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management.endpoint.health.show-details=always
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management.metrics.export.prometheus.enabled=true
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# 自定义业务配置示例
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# 应用信息
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app.name=Fintec AI Demo
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app.version=1.0.0
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app.description=金融科技 AI 应用演示系统
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# 业务特定的 AI 配置
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app.ai.business.domain=finance
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app.ai.business.language=zh-CN
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app.ai.business.response-format=json
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