MindLog_AI/.env.example at main · 8ocket/MindLog_AI · GitHub

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# MindLog AI 환경변수 템플릿
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# 로컬 개발: cp .env.example .env.local  →  make dev
# AWS 배포:  cp .env.example .env.prod   →  실제 엔드포인트 입력 후 make prod
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# Application Settings
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APP_NAME=MindLog AI
APP_ENV=development          # development | production
DEBUG=True                   # 프로덕션에서는 False
API_HOST=0.0.0.0
API_PORT=8000

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# Database
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# [로컬] docker-compose.local.yml의 서비스명 사용
DATABASE_URL=postgresql://mindlog:mindlog_password@db:5432/mindlog_dev

# [AWS 프로덕션] RDS 엔드포인트로 교체
# DATABASE_URL=postgresql://<user>:<password>@<rds-endpoint>:5432/<dbname>

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# Redis
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# [로컬] docker-compose.local.yml의 서비스명 사용
REDIS_URL=redis://redis:6379/0

# [AWS 프로덕션] ElastiCache 엔드포인트로 교체
# REDIS_URL=redis://<elasticache-endpoint>:6379/0

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# OpenAI (로컬 개발 / Bedrock 비활성화 시)
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OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here
OPENAI_MODEL_CHAT=gpt-4o-mini
OPENAI_MODEL_IMAGE=dall-e-2
OPENAI_MAX_TOKENS=2000
OPENAI_TEMPERATURE=0.7

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# AWS Bedrock (프로덕션 권장)
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USE_BEDROCK=False            # True: AWS Bedrock 사용, False: OpenAI 사용
AWS_REGION=ap-northeast-2
AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-access-key
BEDROCK_MODEL_ID=anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
BEDROCK_SUMMARY_MODEL_ID=global.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
BEDROCK_GUARDRAIL_ID=<복사한 ID>
BEDROCK_GUARDRAIL_VERSION=DRAFT
BEDROCK_GUARDRAIL_TRACE=false   # 스테이징에서만 true
S3_BUCKET_NAME=your-s3-bucket-name   # 감정 카드 이미지 저장 버킷

# Bedrock 임베딩 (Amazon Titan Embeddings v2) — USE_BEDROCK=True 시 사용
BEDROCK_EMBEDDING_MODEL_ID=amazon.titan-embed-text-v2:0
EMBEDDING_DIMENSIONS=1024       # Titan v2 출력 차원 (pgvector 스키마와 반드시 일치)

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# Encryption
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# AES-256-GCM 키 — base64 인코딩된 32바이트 (openssl rand -base64 32 로 생성)
# Java BE와 동일한 키를 사용해야 session_context_summaries 복호화 가능
# 미설정 시 암호화 비활성 (로컬 개발용)
CONTENT_ENCRYPTION_KEY=

# 명제(session_propositions) 암호화 여부 — Java BE 암호화 ON/OFF와 반드시 싱크
# CONTENT_ENCRYPTION_KEY 미설정 시 이 값에 관계없이 평문 저장
PROPOSITION_ENCRYPT=True

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# Security & JWT Authentication
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SECRET_KEY=your-secret-key-change-this-in-production-min-32-chars
ALGORITHM=HS256
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=60

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# Feature Flags
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ENABLE_CRISIS_DETECTION=True   # 위기 키워드 감지 활성화
ENABLE_STREAMING=True          # AI 응답 스트리밍

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# Celery (비동기 작업 큐)
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# [로컬]
CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0
CELERY_RESULT_BACKEND=redis://redis:6379/0

# [AWS 프로덕션] ElastiCache 엔드포인트로 교체
# CELERY_BROKER_URL=redis://<elasticache-endpoint>:6379/0
# CELERY_RESULT_BACKEND=redis://<elasticache-endpoint>:6379/0

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# SonarQube (로컬 코드 품질 분석)
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# 사용법:
#   1. make sonar-up 으로 SonarQube 서버 기동
#   2. http://localhost:9000 접속 (admin/admin)
#   3. My Account → Security → Generate Token
#   4. 아래에 발급된 토큰 입력 후 make sonar 실행
SONAR_TOKEN=