環境変数の設定
PlantPulse AI の設定は**/etc/kopens/plantpulse-ai.env 単一ファイル**から始まります。
sudo vi /etc/kopens/plantpulse-ai.env
/etc/kopens/配下であるパスは**/etc/kopens/plantpulse-ai.env**です。インストールディレクトリ
(/opt/kopens/plantpulse-ai-docker)の内部ではなく、リポジトリツリーの外にあり、権限は0600
です。Platform・AI・Studio の 3 製品が同じ規約で
/etc/kopens/plantpulse-<product>.envを使用します。
compose/.envは旧パスです。現在は誰も読まないため、そこを修正してもスタックは
変わりません。旧ファイルが残っていても移行後は参照用にすぎません。
下表の*_PASSWORD・*_API_KEYはファイル編集だけでは反映が完了しません。Neo4j のように
サーバアカウントが正本である値はサーバ側も同時に変更する必要があり、順序を誤ると認証が破損したままになります。専用ツールを使用してください — パスワード・API キーの変更。
値を変更した後は、サービスを再構築する必要があります(docker restartは環境変数を再読込しません)。
cd /opt/kopens/plantpulse-ai-docker
bin/restart.sh
PlantPulse IIoT サーバ接続
PlantPulse AI が連携する PlantPulse IIoT プラットフォームサーバの接続情報です。
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
PP_SERVER_HOST | PlantPulse IIoT サーバ IP | 100.68.69.41 |
PP_SERVER_PORT | サーバポート | 7443 |
PP_SERVER_SSL | SSL 使用有無 | true |
PP_SERVER_USERNAME | API 認証ユーザ | api |
PP_SERVER_PASSWORD | API 認証パスワード | api123! |
システムパス
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
PP_MODE | 運用モード | MASTER |
PP_HOME | ホームディレクトリ | /home/kopens |
PP_DATA_DIR | データ保存パス | /data1/pp-data |
PP_TEMP_DIR | 一時ファイルパス | /data1/pp-temp |
JAVA_HOME | JDK パス | $PP_HOME/tools/java/jdk-21 |
AI 推論サーバ
LiteLLM プロキシを経由して、すべての AI サービスが LLM にアクセスします。
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
PI_INFERENCE_SERVER_BASE_URL | LLM API エンドポイント | http://127.0.0.1:4000/v1 |
PI_INFERENCE_SERVER_API_KEY | API キー | インストール時に変更 |
統合 MCP (プラットフォーム)
MCP・オントロジーツールは PlantPulse プラットフォームのserver-web 統合 MCP(/api/v5/mcp)から提供されます。接続情報は AI Chat Web のweb/config/application.propertiesで管理します。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
mcp.api.url | 統合 MCP ベース URL (プラットフォーム server-web) |
mcp.api.token | api_key 認証トークン |
mcp.tools.enabled | 統合 MCP ツール使用有無 |
2026-07 改編により Langflow は削除されました。チャット/エージェントオーケストレーションは AI Chat Web 内蔵エージェントが担当し、LLM は上記の LiteLLM(推論サーバ)経由です。
RAG (LightRAG)
RAG エンジンはLightRAG 1.5.4 サーバです。以下の項目は LightRAG が使用する LLM・埋め込み・検索設定で、デプロイ環境(compose/env)で管理されます。
LLM 設定
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
LLM_MODEL | 使用 LLM モデル | gpt-4o |
VISION_MODEL | ビジョンモデル | gpt-4o |
LLM_TEMPERATURE | 生成温度 | 0.7 |
LLM_TOP_P | Top-P サンプリング | 0.8 |
LLM_TIMEOUT | LLM タイムアウト (秒) | 600 |
埋め込み設定
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
EMBED_MODEL | 埋め込みモデル | text-embedding-3-large |
EMBED_DIM | 埋め込み次元 | 2560 |
EMBED_MAX_TOKENS | 最大トークン | 8192 |
リランカー設定
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
ENABLE_RERANKER | リランカー使用 | true |
RERANK_MODEL | リランクモデル | rerank-multilingual-v3.0 |
TOP_K | 最終返却数 | 5 |
RERANK_TOP_K | リランク候補数 | 10 |
検索設定
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
RAG_CONTEXT_MODE | コンテキストモード | chunk |
RAG_MAX_CONTEXT_TOKENS | 最大コンテキストトークン | 3200 |
RAG_CONTEXT_FILTER_TYPES | フィルタ型 | text,image,table |
ENABLE_MULTIMODAL | マルチモーダル使用 | true |
DOC_PARSER | ドキュメント パーサ | docling |
チャンキング設定
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
CHUNK_SIZE | チャンクサイズ | 512 |
CHUNK_OVERLAP_SIZE | チャンク重複 | 50 |
データベース
PostgreSQL
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
POSTGRES_HOST | ホスト | 127.0.0.1 |
POSTGRES_PORT | ポート | 5432 |
POSTGRES_MAX_CONNECTIONS | 最大接続数 | 12 |
Cassandra
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
TS_CASS_HOST | Cassandra ホスト | 192.168.0.41 |
TS_CASS_USER | ユーザ | cassandra |
Qdrant
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
QDRANT_URL | Qdrant URL | http://127.0.0.1:6333 |
QDRANT_API_KEY | API キー | qdrant-key-123 |
QDRANT_DISTANCE | 距離メトリクス | Cosine |
Neo4j
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
NEO4J_URI | Neo4j URI | bolt://127.0.0.1:7687 |
NEO4J_USERNAME | ユーザ | neo4j |
NEO4J_PASSWORD | パスワード | neo4j123 |
Valkey (Redis)
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
REDIS_URI | Redis URI | redis://:redis123@127.0.0.1:6379/0 |
MinIO
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
MINIO_ROOT_USER | 管理者 ID | minio |
MINIO_ROOT_PASSWORD | 管理者パスワード | minio123! |
TimeSeries
| 変数 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
TS_CASS_HOST | Cassandra ホスト | 192.168.0.41 |
TS_PG_HOST | PostgreSQL ホスト | 100.68.69.41 |
TS_PG_DB | データベース | pp |
TS_EMBED_URL | 埋め込み API URL | http://127.0.0.1:4000/v1/embeddings |
TS_EMBED_MODEL | 埋め込みモデル | text-embedding-3-large |
TS_EMBED_DIM | 埋め込み次元 | 2560 |
Ontology (統合 MCP へ移行)
オントロジーは独立サービス(旧plantpulse-ontology)から分離され、プラットフォーム統合 MCP(server-web /api/v5/mcp)に統合されました。DB↔Neo4j 同期設定はプラットフォーム server-web で管理されるため、AI スタックenv.shにはオントロジー専用変数はもはや存在しません。Neo4j は LightRAG グラフストレージとして引き続き使用されます(上記NEO4J_*参照)。
CUDA (GPU)
GPU 使用時はコメントを解除して設定します:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3"
export CUDA_MANAGED_FORCE_DEVICE_ALLOC="1"
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True,max_split_size_mb:128
GPU がない環境では CPU モードに自動的に切り替わります。TimeSeries サービスの場合はDockerfile.cpuで CPU 専用ビルドも利用可能です。