refactor: 精简环境配置，移除废弃配置项

.env:
- 移除 HOST/PORT/DEBUG（代码未读取，由 uvicorn 命令行控制）
- 移除 WEWORK_BOT_SEARCH_LIMIT（已被 SEARCH_LIMIT 取代）
- 补充硅基流动配置注释

.env.example:
- 同步移除 HOST/PORT/DEBUG/WEWORK_BOT_SEARCH_LIMIT
- 补充 OpenAI 兼容硅基流动的说明
- 更新机器人注释（集成模式自动启动）

config.py:
- 移除 HOST/PORT/DEBUG 字段定义
- 移除 WEWORK_BOT_SEARCH_LIMIT 字段定义

wework_bot.py:
- 改为从 settings 统一读取配置（不再 os.getenv）
- _get_search_limit fallback 改为 settings.SEARCH_LIMIT
- 更新模块文档注释

.env.example

@@ -11,11 +11,12 @@ POSTGRES_PASSWORD=postgres
 
 # ── 嵌入模型配置 ──
 # 可选值: openai / zhipu / local_bge / dashscope / minimax
+# openai 模式也兼容硅基流动等第三方 OpenAI 兼容接口
 EMBEDDING_PROVIDER=minimax
 EMBEDDING_MODEL=MiniMax-Text-Embedding
 EMBEDDING_DIMENSIONS=1024
 
-# ── OpenAI 配置 ──
+# ── OpenAI 配置（也兼容硅基流动等第三方接口） ──
 OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
 OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
 
@@ -52,7 +53,7 @@ DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-api-key
 DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
 DEEPSEEK_OCR_MODEL=deepseek-chat
 
-# ── LLM 配置（用于查询扩展、实体检测） ──
+# ── LLM 配置（用于查询扩展、实体检测等） ──
 # 可选值: minimax / deepseek / openai
 LLM_PROVIDER=minimax
 
@@ -63,11 +64,6 @@ DATA_DIR=/app/data
 CHUNK_SIZE=300
 CHUNK_OVERLAP=50
 
-# ── 服务配置 ──
-HOST=0.0.0.0
-PORT=8000
-DEBUG=false
-
 # ── CORS 配置（多个来源用逗号分隔） ──
 CORS_ORIGINS=["*"]
 
@@ -76,9 +72,8 @@ APP_PORT=8000
 DB_PORT=5432
 
 # ── 企业微信智能机器人（WebSocket 长连接） ──
-# 作为独立进程运行：python -m app.wework_bot
+# 后端启动时会自动检测配置并拉起机器人（后台线程）
 WEWORK_BOT_ENABLED=false
 WEWORK_BOT_ID=your-bot-id
 WEWORK_BOT_SECRET=your-bot-secret
-WEWORK_BOT_SEARCH_LIMIT=3
 EDUBRAIN_BASE_URL=http://localhost:8765

app/config.py

@@ -153,11 +153,6 @@ class Settings(BaseSettings):
     SEARCH_LIMIT: int = Field(default=3, description="图片搜索默认返回数量(1-10)")
     JUDGE_BATCH_SIZE: int = Field(default=10, description="每次LLM判断的文章数量(1-50)")
 
-    # ──────────────────────────── 服务端口 ────────────────────────────
-    HOST: str = Field(default="0.0.0.0", description="服务监听地址")
-    PORT: int = Field(default=8000, description="服务监听端口")
-    DEBUG: bool = Field(default=False, description="调试模式")
-
     # ──────────────────────────── CORS ────────────────────────────
     CORS_ORIGINS: list[str] = Field(
         default=["*"],
@@ -177,12 +172,6 @@ class Settings(BaseSettings):
         default=None,
         description="企业微信智能机器人 Secret",
     )
-    WEWORK_BOT_SEARCH_LIMIT: int = Field(
-        default=3,
-        ge=1,
-        le=10,
-        description="企业微信机器人搜索返回图片数量上限",
-    )
     EDUBRAIN_BASE_URL: str = Field(
         default="http://localhost:8765",
         description="EduBrain 后端服务地址，企业微信机器人通过此地址调用后端 API（搜索/OCR识别等）。当机器人与后端部署在同一台机器时使用默认值 http://localhost:8765；若机器人独立部署到其他服务器，需改为后端的实际访问地址（如 http://192.168.1.100:8765）",

app/wework_bot.py

@@ -4,7 +4,9 @@
 使用官方 SDK (wecom-aibot-python-sdk) 的 WSClient 类，
 封装了连接管理、心跳、断线重连等能力。
 
-作为独立进程运行：python -m app.wework_bot
+支持两种运行方式：
+1. 集成模式：后端启动时自动拉起（BotManager）
+2. 独立进程：python -m app.wework_bot
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -28,6 +30,8 @@ from dotenv import load_dotenv
 # 加载 .env 文件（独立运行时需要）
 load_dotenv()
 
+from app.config import settings
+
 logger = logging.getLogger("wework_bot")
 
 # 分片上传参数（参考官方文档）
@@ -38,13 +42,10 @@ class WeComBotService:
     """企业微信智能机器人服务（WebSocket 长连接模式）"""
 
     def __init__(self):
-        self.bot_id = os.getenv("WEWORK_BOT_ID", "")
+        self.bot_id = settings.WEWORK_BOT_ID or ""
-        self.bot_secret = os.getenv("WEWORK_BOT_SECRET", "")
+        self.bot_secret = settings.WEWORK_BOT_SECRET or ""
-        self.edubrain_base_url = os.getenv(
+        self.edubrain_base_url = settings.EDUBRAIN_BASE_URL
-            "EDUBRAIN_BASE_URL", "http://localhost:8765"
+        self.enabled = settings.WEWORK_BOT_ENABLED
-        )
-        self.search_limit = int(os.getenv("WEWORK_BOT_SEARCH_LIMIT", "3"))
-        self.enabled = os.getenv("WEWORK_BOT_ENABLED", "false").lower() == "true"
         self.ws_client: WSClient | None = None
 
     def start(self):
@@ -430,10 +431,12 @@ class WeComBotService:
                 resp = await client.get(f"{self.edubrain_base_url}/api/v1/settings")
                 if resp.status_code == 200:
                     data = resp.json()
-                    return data.get("search_limit", self.search_limit)
+                    limit = data.get("search_limit")
+                    if limit:
+                        return limit
         except Exception as e:
             logger.warning("获取 search_limit 失败，使用默认值: %s", e)
-        return self.search_limit
+        return settings.SEARCH_LIMIT
 
     async def _search_images(self, keyword: str) -> list:
         """