Files
hlamingo/.env.example
T
alexandClaude Opus 5 01d7f17f89 qwen3:8b вместо qwen2.5, отмена правки и пересоздание тегов
Замер на наших задачах (разбор 8 фраз + теги для 6 предметов):
  qwen2.5:7b  разбор 8/8, но теги «электротool Makita», «вoltage meter»
              (первая буква кириллическая), «многофункциональный мера» —
              модель думает по-английски и переводит на ходу;
  qwen3:8b    разбор 8/8, теги на нормальном русском.
Плата — примерно на треть медленнее на тегах. Теги важнее: по ним вещь
и находится.

Поддержка моделей-ризонеров: ollama.chat получил think=False. Без него
qwen3 тратит весь бюджет ответа на внутренний монолог и возвращает пустой
content — на первом прогоне модель выглядела нерабочей.

Разбор ответа с тегами укреплён: qwen3 иногда присылает объект
{"name":..., "synonyms":[...]} вместо списка строк, и он попадал в теги
целиком как строка. Теперь достаётся вложенный список, отсеиваются дубликаты
в разном регистре, вложенные объекты, bool и слишком длинные строки.

По замечаниям Алекса в правке предмета:
- кнопка «Отмена» — раньше открытую форму можно было только сохранить или
  удалить вещь целиком;
- кнопка «🔄 Пересоздать теги» — после смены модели теги остаются старыми,
  и это способ обновить их, не перезаводя вещь. Новый список показывается,
  но не сохраняется молча: его ещё можно поправить руками.

В README добавлен раздел «Какую модель выбрать» с замерами и требованиями
к своей модели для тех, кто ставит приложение себе.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-30 18:51:13 +03:00

19 lines
900 B
Bash

# Пример настроек. Скопируйте в .env и поправьте под себя.
# Файл .env в репозиторий не попадает.
# Адрес Ollama. Если Ollama на этом же компьютере — оставьте localhost.
# Если на другой машине в локальной сети — укажите её адрес.
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
# Модель для разбора свободных фраз. Должна быть установлена в Ollama:
# ollama pull qwen3:8b
# HLAMINGO_CHAT_MODEL=qwen3:8b
# Модель для эмбеддингов (поиск по смыслу). Необязательна — без неё
# работает поиск по словам и тегам:
# ollama pull bge-m3
# HLAMINGO_EMBED_MODEL=bge-m3
# Порт веб-интерфейса.
# HLAMINGO_PORT=5000