# ============================================================================= # BiliNote 环境变量示例 # Docker 部署:cp .env.example .env,按需修改,然后 docker-compose up --build -d # # 注意区分两类变量: # 1) VITE_* 是【构建时】变量,会被烘进前端 JS bundle。改完必须 # docker-compose build frontend && docker-compose up -d 才会生效, # 只 docker-compose restart 不行。 # 2) 其他后端变量是【运行时】变量,改完 docker-compose up -d 即可。 # # 提醒:LLM API key 不要写在这里!请部署完成后,从前端「模型供应商」页面录入, # 这些 key 会保存到 SQLite 数据库(./backend/bili_note.db)并随容器持久化。 # ============================================================================= # 通用端口配置 BACKEND_PORT=8483 # 后端端口 FRONTEND_PORT=3015 BACKEND_HOST=0.0.0.0 # 默认为 0.0.0.0,表示监听所有 IP 地址 不建议动 APP_PORT=3015 # docker 部署时对外暴露端口(浏览器访问的端口) # 前端访问后端用(开发环境直连;Docker 部署下走 nginx 代理,此值仅作回退) VITE_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8483 VITE_SCREENSHOT_BASE_URL=http://127.0.0.1:8483/static/screenshots VITE_FRONTEND_PORT=3015 # 生产环境配置 ENV=production STATIC=/static OUT_DIR=./static/screenshots NOTE_OUTPUT_DIR=note_results IMAGE_BASE_URL=/static/screenshots DATA_DIR=data # FFMPEG 配置(Docker 镜像已内置 ffmpeg,留空即可;自建/桌面端可填绝对路径) FFMPEG_BIN_PATH= # 转写器配置 # TRANSCRIBER_TYPE 可选:fast-whisper / bcut / kuaishou / mlx-whisper(仅 Apple Silicon) / groq TRANSCRIBER_TYPE=fast-whisper # WHISPER_MODEL_SIZE 默认 tiny (~75MB),首次启动快;想要更高识别质量可在前端 # 「音频转写配置」页切到 base/small/medium/large。直接在这里改大尺寸会触发 # 首次启动下载 ~1.5GB 文件,慢网络或 4GB 内存的容器容易 OOM。 WHISPER_MODEL_SIZE=tiny GROQ_TRANSCRIBER_MODEL=whisper-large-v3-turbo # groq提供的faster-whisper 默认为 whisper-large-v3-turbo