配置
Hebb Mind 的所有配置集中在项目目录下的 hebb.json 文件中,无需设置环境变量。
首次使用推荐:
bash
hebb setup --language auto --region autolanguage 决定 Embedding 模型,region 决定 HuggingFace 下载源,二者独立。
CLI 管理
bash
# 列出所有配置
hebb config list
# 获取单个配置值
hebb config get llm_model
# 设置配置值
hebb config set llm_api_key sk-xxx
hebb config set port 8000
hebb config set embedding_enabled false
# 查看配置文件路径
hebb config path
# 查看 Embedding 模型状态
hebb model status完整配置项
| 字段 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
storage_type | string | "sqlite" | 存储后端,可选 "sqlite" 或 "postgresql" |
home | string | null | 工作目录覆盖。设置后数据文件存储在此目录。也可通过 HEBB_HOME 环境变量设置。 |
pg_url | string | null | PostgreSQL 连接字符串 |
pg_pool_min | number | 2 | PostgreSQL 连接池最小连接数 |
pg_pool_max | number | 10 | PostgreSQL 连接池最大连接数 |
embedding_enabled | boolean | true | 是否启用向量搜索 |
embedding_model | string | setup-selected | Embedding 模型名称。英语默认 BAAI/bge-large-en-v1.5,中文/多语言默认 BAAI/bge-m3。切换流程见 切换 Embedding 模型 |
embedding_dim | number | setup-selected | 向量维度。修改后启动时向量表会自动重建;重启后跑 hebb memory reembed 重新计算 |
hf_endpoint | string | null | HuggingFace 镜像地址。setup --region cn 会设置 https://hf-mirror.com |
llm_model | string | null | LLM 模型标识(如 openai/gpt-4o-mini) |
llm_base_url | string | null | 自定义 LLM API 地址 |
llm_api_key | string | null | LLM 提供商 API 密钥 |
host | string | "0.0.0.0" | 服务监听地址 |
port | number | 8321 | 服务监听端口 |
consolidation_time | string | "18:00" | 每日巩固时间(HH:MM) |
forget_interval_seconds | number | 1800 | 遗忘任务执行间隔(秒) |
base_ttl_hours | number | 168.0 | 记忆基础存活时间(小时),即 7 天 |
decay_factor | number | 0.693 | 遗忘衰减因子 |
weight_recency | number | 1.0 | 检索时"时效性"权重 |
weight_importance | number | 1.0 | 检索时"重要性"权重 |
weight_relevance | number | 1.0 | 检索时"相关性"权重 |
示例配置文件
json
{
"storage_type": "sqlite",
"home": null,
"embedding_enabled": true,
"embedding_model": "BAAI/bge-m3",
"embedding_dim": 1024,
"hf_endpoint": "https://hf-mirror.com",
"llm_model": null,
"llm_api_key": null,
"host": "0.0.0.0",
"port": 8321,
"consolidation_time": "18:00",
"forget_interval_seconds": 1800,
"base_ttl_hours": 168.0,
"decay_factor": 0.693,
"weight_recency": 1.0,
"weight_importance": 1.0,
"weight_relevance": 1.0
}工作目录
Hebb Mind 的数据文件(hebb.db、knowledge_graph.json)始终存储在工作目录中。工作目录的解析优先级如下:
HEBB_HOME环境变量 — 最高优先级home配置字段 —hebb.json中的home字段- 配置文件所在目录 —
hebb.json的父目录 ~/.hebb/— 默认目录
bash
# 查看当前解析的工作目录
hebb config get workspace
# 也可通过 config get 查看
hebb config get workspace示例:
bash
# 通过环境变量设置工作目录
export HEBB_HOME=/data/hebb
# 或在配置文件中设置
hebb config set home /data/hebbWeb 控制台配置
启动服务后,打开 http://localhost:8321/ 进入 Web 控制台,在 Settings 页面也可以可视化编辑配置。修改后会自动写入 hebb.json。
TIP
部分配置修改后需要重启服务才能生效,包括:storage_type、home、pg_url、embedding_enabled、embedding_model、embedding_dim、hf_endpoint、host、port。
国内镜像加速
国内用户下载 HuggingFace 模型可能较慢,可以通过配置镜像加速:
bash
hebb setup --region cn设置后,启动服务时会自动通过镜像站下载 Embedding 模型。
也可以手动设置:
bash
hebb config set hf_endpoint https://hf-mirror.com