Whisper-Insights/.env.example at main · code-cfernandes/Whisper-Insights · GitHub

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# Whisper-Insights - Arquivo de Configuração
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# Configurações do Servidor
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FLASK_SECRET_KEY=whisper-insights-secret-key-2025

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# Configurações de Upload
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UPLOAD_FOLDER=uploads
ALLOWED_EXTENSIONS=mp3,wav,m4a,ogg,flac,mp4,avi,kwf
MAX_FILE_SIZE_MB=500
UPLOAD_FILE_MAX_AGE_MINUTES=10

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# Configurações do Whisper
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WHISPER_MODEL_NAME=base

# Opções de modelo Whisper:
# tiny - Mais rápido, menor precisão
# base - Equilibrio entre velocidade e precisão (recomendado)
# small - Boa precisão, velocidade moderada
# medium - Alta precisão, mais lento
# large - Máxima precisão, mais lento

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# Configurações do Ollama (IA para Insights)
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OLLAMA_API_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_REQUEST_TIMEOUT_SECONDS=300
DEFAULT_INSIGHTS_PROMPT=Analise a seguinte transcrição e forneça um resumo dos principais pontos, identifique os principais tópicos discutidos e quaisquer ações ou decisões mencionadas. Considere o tom geral da conversa e quaisquer sentimentos expressos. O texto é: {{text}}

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# Configurações de Diarização (Identificação de Locutores)
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ENABLE_SPEAKER_DIARIZATION=true
DEFAULT_MIN_SPEAKERS=1
DEFAULT_MAX_SPEAKERS=10

# Token do Hugging Face (obrigatório para diarização)
# Obtenha em: https://huggingface.co/settings/tokens
# Aceite os termos em: https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization-3.1
HUGGINGFACE_HUB_TOKEN=your_huggingface_token_here

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# Configurações de Desenvolvimento
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# Para ambiente de desenvolvimento
# FLASK_ENV=development
# FLASK_DEBUG=true