TicketTracker/tickettracker/config.py

"""
Configuration de TicketTracker.

Toutes les valeurs sensibles (clé API) sont lues depuis des variables
d'environnement et ne doivent jamais être codées en dur.

Variables d'environnement disponibles :
  TICKETTRACKER_LLM_URL        URL de l'endpoint OpenAI-compatible
  TICKETTRACKER_LLM_MODEL      Nom du modèle LLM
  TICKETTRACKER_LLM_API_KEY    Clé API (obligatoire pour Mammouth)
  TICKETTRACKER_LLM_TIMEOUT    Timeout en secondes (défaut : 60)
  TICKETTRACKER_LLM_BATCH_SIZE Taille des batchs de normalisation (défaut : 20)
"""

import os
from pathlib import Path

# ---------------------------------------------------------------------------
# Base de données
# ---------------------------------------------------------------------------

from tickettracker.db.schema import DEFAULT_DB_PATH as _DEFAULT_DB_PATH

# Chemin vers la base SQLite (surchargeable par variable d'environnement)
DB_PATH: Path = Path(os.environ.get("TICKETTRACKER_DB_PATH", str(_DEFAULT_DB_PATH)))

# ---------------------------------------------------------------------------
# LLM
# ---------------------------------------------------------------------------

# URL de l'endpoint compatible OpenAI (Mammouth)
LLM_URL: str = os.environ.get(
    "TICKETTRACKER_LLM_URL",
    "https://api.mammouth.ai/v1/chat/completions",
)

# Modèle à utiliser
LLM_MODEL: str = os.environ.get("TICKETTRACKER_LLM_MODEL", "mistral-small-3.2-24b-instruct")

# Clé API — jamais de valeur par défaut sensible ici
LLM_API_KEY: str = os.environ.get("TICKETTRACKER_LLM_API_KEY", "")

# Timeout par appel en secondes (le modèle local peut être lent)
LLM_TIMEOUT: int = int(os.environ.get("TICKETTRACKER_LLM_TIMEOUT", "60"))

# Nombre d'articles traités par appel LLM
LLM_BATCH_SIZE: int = int(os.environ.get("TICKETTRACKER_LLM_BATCH_SIZE", "20"))