services:
  loki:
    build: .
    container_name: loki
    ports:
      # Un seul numéro de port, identique dedans/dehors.
      - "${PORT:-8717}:${PORT:-8717}"
    environment:
      - OLLAMA_HOST=${OLLAMA_HOST:-http://host.docker.internal:11434}
      - DEFAULT_MODEL=${DEFAULT_MODEL:-gemma4:12b}
      - WORKSPACE_DIR=/workspace
      - DATA_DIR=/data
      - PORT=${PORT:-8717}
      # Optionnel : instance SearxNG pour web_search (sinon DuckDuckGo)
      - SEARX_URL=${SEARX_URL:-}
    volumes:
      - ./workspace:/workspace
      - ./data:/data
    extra_hosts:
      # Permet d'atteindre un Ollama installé sur la machine hôte
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    # Le HEALTHCHECK est défini dans l'image (utilise automatiquement $PORT).
    restart: unless-stopped

  # ── Ollama optionnel ──────────────────────────────────────────────────
  # Par défaut, Loki se connecte à un Ollama déjà présent sur l'hôte.
  # Pour embarquer Ollama dans la stack, lance :  docker compose --profile ollama up
  # et règle OLLAMA_HOST=http://ollama:11434
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: loki-ollama
    profiles: ["ollama"]
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
      - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
      - OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1
      - OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama-models:/root/.ollama
    # Accès GPU NVIDIA : sans ceci, l'Ollama embarqué tourne en CPU (très lent).
    # Nécessite le NVIDIA Container Toolkit installé sur l'hôte. Si tu n'as pas
    # de GPU NVIDIA, commente tout le bloc `deploy:` ci-dessous.
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: ["gpu"]
    restart: unless-stopped

volumes:
  ollama-models: