1.修复创建多个向量库
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192
docs/ai/RAG引用跳转-前端实现说明.md
Normal file
192
docs/ai/RAG引用跳转-前端实现说明.md
Normal file
@@ -0,0 +1,192 @@
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## RAG 引用溯源跳转 — 接口说明与实现思路
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### 一、整体流程
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```
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用户提问 → /rag 流式返回 → 回答文本中嵌入 [ref:chunk_id] 标记 + citations 数组
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↓
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前端解析标记，渲染为可点击的 [1] [2] 上标
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↓
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用户点击引用 → 前端调 /documents/{path}/preview 获取切片上下文
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↓
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前端展示：左侧原文档预览（跳转/高亮） + 右侧切片内容
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```
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### 二、/rag 返回的引用数据结构
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SSE 流结束时，`finish` 事件的 `citations` 字段是一个数组，每个元素结构如下：
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```jsonc
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{
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// ===== 通用字段（所有文档类型都有） =====
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"chunk_id": "三峡公报.pdf_5", // 原始切片 ID（文件名_序号）
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"chunk_index": 5, // 全局切片序号（从 0 开始递增，入库时写入）
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||||
"source": "三峡公报.pdf", // 来源文件名
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"collection": "public_kb", // 所属知识库
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"doc_type": "pdf", // 文档类型：pdf / word / excel / txt / other
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"section": "第一章 > 1.2 概述", // 章节层级路径
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"preview": "元数据中的预览文本", // 入库时生成的摘要/预览
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"content": "切片正文（截断至 300 字）", // 实际切片内容的前 300 字
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"chunk_type": "text", // 切片类型：text / table / image_caption
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// ===== PDF 专属字段 =====
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"page": 3, // 起始页码
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"page_end": 4, // 结束页码（跨页时存在）
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"bbox": [100, 200, 500, 600], // 边界框坐标（可用于页内精准定位）
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"bbox_mode": "pixel", // 坐标模式
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// ===== Word 专属字段 =====
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"section_chunk_id": "sec_3_para_2" // 章节内段落序号
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// ===== Excel 专属字段 =====
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"page": 1 // 工作表序号
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}
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```
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**关键字段说明：**
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| 字段 | 用途 | 备注 |
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|------|------|------|
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| `chunk_index` | 调用 preview 接口的核心参数，精准定位切片在文档中的位置 | 从 0 开始，入库时按顺序分配 |
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| `source` + `collection` | 拼接文档路径 `{collection}/{source}`，用于调 preview 接口 | 例：`public_kb/三峡公报.pdf` |
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| `doc_type` | 前端据此选择预览方式（PDF 渲染 / DOCX 渲染 / 纯文本） | |
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| `page` | PDF 页码跳转、Excel 工作表定位 | |
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| `bbox` | PDF 页内矩形高亮（可选，精度更高） | |
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| `section` | 给用户展示定位信息（如"第三章 > 3.1 市场分析"） | |
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| `content` | 截断的正文预览，用于 DOCX 文本匹配高亮 | 仅 300 字，完整内容需调 preview 接口 |
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**回答文本中的引用标记：**
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后端在 LLM 回答的段落末尾自动插入 `[ref:chunk_id]` 标记，前端需要将其解析为可点击的上标：
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```
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原文：根据相关研究，三峡工程年均发电量约 882 亿千瓦时。[ref:三峡公报.pdf_5]
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||||
渲染：根据相关研究，三峡工程年均发电量约 882 亿千瓦时。[5] ← 可点击上标
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```
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### 三、文档预览接口
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```
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GET /api/documents/{collection}/{source}/preview?chunk_index={N}&context={K}
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```
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**参数：**
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||||
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
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|------|------|------|------|
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| `collection` | path | 是 | 知识库名称（如 `public_kb`） |
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| `source` | path | 是 | 文件名（如 `三峡公报.pdf`） |
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||||
| `chunk_index` | query | 是 | 目标切片序号（来自 citation 的 `chunk_index`） |
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| `context` | query | 否 | 前后各取几个切片，默认 2 |
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**响应示例：**
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```jsonc
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{
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||||
"success": true,
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"collection": "public_kb",
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||||
"source": "三峡公报.pdf",
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||||
"total_chunks": 42, // 文档总切片数
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||||
"target_index": 5, // 请求的 chunk_index
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||||
"chunks": [
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||||
{
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||||
"id": "uuid-xxx",
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||||
"document": "完整切片正文...", // 完整内容（不截断）
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||||
"metadata": {
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||||
"chunk_index": 3,
|
||||
"source": "三峡公报.pdf",
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||||
"page": 2,
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||||
"section": "第一章 > 1.1 项目背景",
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||||
"doc_type": "pdf",
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||||
...
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||||
},
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||||
"is_target": false // 是否为目标切片
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||||
},
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||||
{
|
||||
"id": "uuid-yyy",
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||||
"document": "目标切片的完整正文...",
|
||||
"metadata": { "chunk_index": 5, "page": 3, ... },
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||||
"is_target": true // ← 这是用户点击的那个切片
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||||
},
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||||
// ... 上下文切片
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]
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||||
}
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```
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---
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### 四、前端实现思路
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#### 4.1 引用标记解析
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```
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1. 从 finish 事件取 answer（回答全文）和 citations（引用数组）
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2. 用正则 /\[ref:([^\]]+)\]/g 从 answer 中按出现顺序提取所有 chunk_id
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3. 与 citations 数组匹配，建立 chunk_id → 显示序号 [1] [2] ... 的映射
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4. 渲染回答时，将 [ref:xxx] 替换为可点击的上标元素
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```
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#### 4.2 点击引用后的跳转
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```
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用户点击引用 [N]
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│
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├─ 1. 从 citation 中取 source + collection，拼出文档路径
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│ docPath = `${collection}/${source}`
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│
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||||
├─ 2. 调用 preview 接口获取切片上下文
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||||
│ GET /documents/${docPath}/preview?chunk_index=${chunk_index}&context=3
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||||
│
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||||
├─ 3. 根据 doc_type 选择预览方式：
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│ ├─ PDF → 用 page 字段跳转到对应页（可选：用 bbox 绘制高亮矩形）
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||||
│ ├─ DOCX → 用目标切片的 document 字段做文本匹配，高亮并滚动到对应段落
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│ └─ TXT → 直接显示文本，搜索目标内容并滚动定位
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│
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└─ 4. 右侧面板展示切片上下文列表
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├─ 高亮标记 is_target=true 的切片
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├─ 显示每个切片的 section、page 信息
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└─ 点击其他切片可切换预览位置
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```
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#### 4.3 各文档类型的定位策略
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**PDF 文档：**
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最直接的方案是利用 `page` 字段做页码跳转。如果需要更精确的页内定位，`bbox` 字段提供了文本区域的坐标 `[x1, y1, x2, y2]`，可以在 PDF 渲染层上叠加一个半透明高亮矩形。
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||||
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**Word 文档：**
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||||
Word 没有页码概念，定位方式是文本匹配。用 preview 接口返回的目标切片 `document`（完整正文）在渲染后的文档中做模糊匹配，找到最相似的段落并高亮滚动。`content` 字段只有 300 字可能不够用，建议用 preview 接口的 `document` 字段。
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||||
**纯文本 / 其他：**
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||||
直接渲染文本内容，通过字符串搜索定位目标切片并滚动到视口中央。
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#### 4.4 弹窗内切片切换
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||||
右侧面板展示上下文切片后，用户可以点击其他切片切换预览位置。切换时需要：
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```
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1. 从切片的 metadata.chunk_index 获取序号（注意：切片的 id 是 UUID，不能用来定位）
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2. 更新目标标记（is_target）
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3. 用切片的 document 字段更新左侧文档的高亮/定位
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||||
4. 如果切片 metadata 中有 page 字段，同步更新 PDF 页码
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```
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### 五、注意事项
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1. **`chunk_index` 是核心定位字段**。它在入库时按文档切片顺序从 0 递增分配，preview 接口通过它查找目标切片。不要与数组下标混淆——后端已按 `metadata.chunk_index` 排序后查找，不依赖数组位置。
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||||
2. **`content` 字段被截断到 300 字**。这是为了控制 SSE 流的数据量。前端如果需要完整切片内容（比如 DOCX 高亮匹配），应调用 preview 接口获取 `document` 字段。
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||||
3. **`bbox` 坐标的可用性**。目前 PDF 解析器会提取文本块的 bbox 信息，但不是所有切片都有。前端使用 bbox 时应做空值判断。
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||||
4. **`collection` 字段的回退策略**。citation 中带有 `collection` 字段，但如果为空，前端可以用当前用户选中的知识库名称作为回退。
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||||
5. **LLM 可能自行生成 `[1]`、`[2]` 等引用标记**，与后端注入的 `[ref:chunk_id]` 格式不同。前端应先清理 LLM 的 `[数字]` 标记，再处理后端的 `[ref:xxx]` 标记，避免冲突。
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||||
@@ -85,7 +85,7 @@ curl -s http://localhost:5001/health
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||||
知识库问答（SSE 流式返回）。
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```bash
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echo '{"message":"三峡工程","chat_history":[]}' > /tmp/rag.json
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||||
echo '{"message":"市场权重计算公式","chat_history":[]}' > /tmp/rag.json
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||||
curl -s -X POST http://localhost:5001/rag \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d @/tmp/rag.json
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||||
@@ -121,7 +121,7 @@ data: {"type": "finish", "answer": "完整回答", "sources": [...]}
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||||
**带 collections 参数**：
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```bash
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||||
echo '{"message":"三峡工程","chat_history":[],"collections":["public_kb"]}' > /tmp/rag.json
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||||
echo '{"message":"市场权重计算公式","chat_history":[],"collections":["dept_1_kb"]}' > /tmp/rag.json
|
||||
curl -s -X POST http://localhost:5001/rag \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d @/tmp/rag.json
|
||||
@@ -1375,7 +1375,7 @@ curl -s http://localhost:5001/exam/health
|
||||
curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/generate \
|
||||
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{"file_path":"public_kb/1.docx","collection":"public_kb","question_types":{"single_choice":5,"true_false":3,"fill_blank":2}}'
|
||||
-d '{"file_path":"dept_1_kb/1.docx","collection":"dept_1_kb","question_types":{"single_choice":5,"true_false":3,"fill_blank":2}}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**请求体**：
|
||||
@@ -1458,7 +1458,7 @@ AI 智能出题 - 自动分析文件并决定题型和数量。
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||||
```bash
|
||||
curl -s -X POST http://localhost:5001/exam/generate-smart \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{"file_path":"dept_1_kb/test.docx","collection":"dept_1_kb"}'
|
||||
-d '{"file_path":"dept_1_kb/需求分析.docx","collection":"dept_1_kb"}'
|
||||
```
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||||
|
||||
**请求体**：
|
||||
|
||||
403
docs/ai/出题批阅接口变更说明（2026-06-05）.md
Normal file
403
docs/ai/出题批阅接口变更说明（2026-06-05）.md
Normal file
@@ -0,0 +1,403 @@
|
||||
# 出题批阅接口变更说明（2026-06-05）
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||||
|
||||
> 本文档面向后端开发人员，汇总出题/批卷接口本次升级的所有变更点，以及后端需要适配的代码修改。
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---
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## 一、变更总览
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| 变更项 | 变更类型 | 影响范围 | 后端是否必须改 |
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|--------|----------|----------|---------------|
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||||
| 批卷请求字段 `question_content` → `content` | **破坏性变更** | `/exam/grade` 请求体 | **是** |
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||||
| 批卷结果格式统一为 `grading_status` + `details` | **格式变更** | `/exam/grade` 响应体 | **是** |
|
||||
| 出题总题数上限 20 道 | 新增校验 | `/exam/generate` | 需注意 |
|
||||
| 批卷 `question_type` 枚举校验 | 新增校验 | `/exam/grade` | 需注意 |
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||||
| **`exclude_stems` 跨调用去重** | **新增参数** | `/exam/generate`、`/exam/generate-smart` | **建议使用** |
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||||
| 出题结果新增 `requested_types`、`actual_types`、`warnings` | 新增字段 | `/exam/generate` 响应体 | 可选消费 |
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||||
| 主观题缺少评分标准时返回 `warnings` | 新增字段 | `/exam/grade` 响应体 | 可选消费 |
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||||
---
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||||
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## 二、破坏性变更（必须修改）
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||||
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||||
### 2.1 批卷请求字段重命名：`question_content` → `content`
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||||
|
||||
**变更前**：
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||||
```json
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-001",
|
||||
"question_type": "single_choice",
|
||||
"question_content": {
|
||||
"stem": "题干",
|
||||
"answer": "B",
|
||||
"data": {"options": [...]}
|
||||
},
|
||||
"student_answer": "B",
|
||||
"max_score": 2
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**变更后**：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-001",
|
||||
"question_type": "single_choice",
|
||||
"content": {
|
||||
"stem": "题干",
|
||||
"answer": "B",
|
||||
"data": {"options": [...]}
|
||||
},
|
||||
"student_answer": "B",
|
||||
"max_score": 2
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**为什么要改**：出题接口 `/exam/generate` 返回的每道题里，题目内容字段叫 `content`。批卷接口改用同名 `content` 后，后端可以直接把出题结果的 `content` 透传到批卷接口，不需要做任何字段映射。
|
||||
|
||||
**后端代码修改示例**：
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||||
|
||||
```python
|
||||
# 修改前
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||||
grade_answers.append({
|
||||
"question_id": qid,
|
||||
"question_type": question.question_type,
|
||||
"question_content": question.content, # ← 旧字段名
|
||||
"student_answer": ans['answer'],
|
||||
"max_score": question.score
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 修改后
|
||||
grade_answers.append({
|
||||
"question_id": qid,
|
||||
"question_type": question.question_type,
|
||||
"content": question.content, # ← 新字段名，与出题接口一致
|
||||
"student_answer": ans['answer'],
|
||||
"max_score": question.score
|
||||
})
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 批卷结果格式统一
|
||||
|
||||
**变更前**：各题型返回格式不统一，客观题直接返回 `correct` + `feedback`，填空题返回 `details.blank_scores`，主观题返回 `details.scoring_breakdown`，没有统一的结构标识。
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||||
|
||||
```json
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||||
// 旧 - 客观题
|
||||
{"question_id": "q1", "score": 2, "max_score": 2, "correct": true, "feedback": "正确！"}
|
||||
|
||||
// 旧 - 填空题
|
||||
{"question_id": "q4", "score": 2, "max_score": 4, "details": {"blank_scores": [2, 0]}}
|
||||
|
||||
// 旧 - 主观题
|
||||
{"question_id": "q5", "score": 7, "max_score": 10, "details": {"scoring_breakdown": [...]}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**变更后**：所有题型统一使用 `grading_status` + `details` 结构。
|
||||
|
||||
```json
|
||||
// 新 - 客观题
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q1",
|
||||
"score": 2,
|
||||
"max_score": 2,
|
||||
"grading_status": "success",
|
||||
"details": {
|
||||
"correct": true,
|
||||
"student_answer": "B",
|
||||
"correct_answer": "B",
|
||||
"feedback": "正确！"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 新 - 填空题
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q4",
|
||||
"score": 2.0,
|
||||
"max_score": 4.0,
|
||||
"grading_status": "success",
|
||||
"details": {
|
||||
"total_blanks": 2,
|
||||
"correct_blanks": 1,
|
||||
"blank_scores": [2.0, 0],
|
||||
"feedback": "2 个空中答对 1 个"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 新 - 主观题
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q5",
|
||||
"score": 7.5,
|
||||
"max_score": 10.0,
|
||||
"grading_status": "success",
|
||||
"details": {
|
||||
"scoring_breakdown": [
|
||||
{"point": "核心概念", "weight": 0.5, "achieved": 0.8, "comment": "概念描述准确"}
|
||||
],
|
||||
"highlights": ["条理清晰"],
|
||||
"shortcomings": ["缺少应用场景"],
|
||||
"overall_feedback": "整体回答较好，建议补充实际应用场景。"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 新 - 评分失败（LLM 异常或超时）
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q6",
|
||||
"score": 0,
|
||||
"max_score": 10.0,
|
||||
"grading_status": "failed",
|
||||
"details": {
|
||||
"error": "评分结果解析失败"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**后端需要关注的点**：
|
||||
|
||||
1. **判断评分是否成功**：改用 `grading_status` 字段判断，不再依赖 `correct` 或 `score > 0`
|
||||
- `"success"` → 正常评分，`score` 和 `details` 有效
|
||||
- `"failed"` → 评分失败，`score` 为 0，`details.error` 包含失败原因
|
||||
2. **获取反馈信息**：原来客观题的 `correct`/`feedback` 现在统一在 `details` 里
|
||||
3. **成绩更新逻辑**：`grading_status: "failed"` 的题目，后端可选择标记为"待重批"而非直接记 0 分
|
||||
|
||||
**后端代码修改示例**：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 修改前
|
||||
for result in grade_result['results']:
|
||||
is_correct = result.get('correct', False)
|
||||
feedback = result.get('feedback', '')
|
||||
# 更新成绩...
|
||||
|
||||
# 修改后
|
||||
for result in grade_result['results']:
|
||||
status = result.get('grading_status', 'success')
|
||||
details = result.get('details', {})
|
||||
|
||||
if status == 'failed':
|
||||
# 评分失败，标记待重批
|
||||
mark_for_regrade(result['question_id'], details.get('error', ''))
|
||||
continue
|
||||
|
||||
is_correct = details.get('correct', None) # 仅客观题有此字段
|
||||
feedback = details.get('feedback', '')
|
||||
# 更新成绩...
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三、新增校验规则（需注意）
|
||||
|
||||
### 3.1 出题接口入参校验
|
||||
|
||||
`POST /exam/generate` 新增以下校验，不满足时返回 **HTTP 400**，`error_code` 为 `INVALID_PARAMS`：
|
||||
|
||||
| 校验项 | 规则 | 示例（会返回 400） |
|
||||
|--------|------|-------------------|
|
||||
| 题型合法性 | `question_types` 的 key 必须属于 5 种题型 | `{"essay": 2}` → 不支持 |
|
||||
| 题型数量 | 每种题型数量必须为非负整数 | `{"single_choice": -1}` → 不合法 |
|
||||
| 难度范围 | `difficulty` 必须为 1-5 的整数 | `"difficulty": 10` → 超范围 |
|
||||
| **总题数上限** | **所有题型数量之和不能超过 20** | `{"single_choice": 15, "true_false": 10}` → 超限 |
|
||||
|
||||
合法的 5 种题型 key：`single_choice`、`multiple_choice`、`true_false`、`fill_blank`、`subjective`
|
||||
|
||||
**后端建议**：在前端提交出题请求时做前置校验，避免不必要的网络请求。
|
||||
|
||||
### 3.2 批卷接口 question_type 校验
|
||||
|
||||
`POST /exam/grade` 的 `answers` 数组中，每道题的 `question_type` 现在也会校验。无效值返回 **HTTP 400**。
|
||||
|
||||
```json
|
||||
// 返回 400
|
||||
{"answers": [{"question_type": "essay", ...}]}
|
||||
|
||||
// 错误信息
|
||||
{"error_code": "INVALID_PARAMS", "message": "第 1 题的 question_type 无效: essay，合法值: fill_blank, multiple_choice, single_choice, subjective, true_false"}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.3 错误响应格式
|
||||
|
||||
校验失败统一返回：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"success": false,
|
||||
"error_code": "INVALID_PARAMS",
|
||||
"message": "具体错误描述",
|
||||
"status": "failed",
|
||||
"status_code": 4000
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三点五、跨调用去重：`exclude_stems`（强烈建议使用）
|
||||
|
||||
### 背景问题
|
||||
|
||||
同一份文档多次调用出题接口时，由于知识点来源相同，新生成的题目很可能与已有题目高度重复。单次调用上限 20 道，当需要更多题目时，这个问题尤为突出。
|
||||
|
||||
### 解决方式
|
||||
|
||||
两个出题接口（`/exam/generate` 和 `/exam/generate-smart`）新增可选参数 `exclude_stems`，后端把该文件已入库的题目题干传过来，RAG 在生成后自动排除匹配的题目。
|
||||
|
||||
**请求示例**：
|
||||
```json
|
||||
POST /exam/generate
|
||||
{
|
||||
"file_path": "public_kb/产品手册.pdf",
|
||||
"collection": "public_kb",
|
||||
"question_types": {"single_choice": 10},
|
||||
"exclude_stems": [
|
||||
"重购率的定义是下列哪一项？",
|
||||
"以下哪项属于现代终端分类？",
|
||||
"客户满意度的计算公式为___"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 参数说明
|
||||
|
||||
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|------|
|
||||
| `exclude_stems` | string[] | 否 | 已有题目的题干列表，最多 100 条 |
|
||||
|
||||
### 去重策略
|
||||
|
||||
- 基于题干前 80 个字符进行匹配
|
||||
- 新生成的题目如果与 `exclude_stems` 中任意一条匹配，会被自动过滤
|
||||
- 不传或传空数组时行为不变（向后兼容）
|
||||
|
||||
### 后端使用流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
第一次出题：
|
||||
POST /exam/generate { question_types: {...} }
|
||||
→ 返回 20 道新题 → 审核后入库
|
||||
|
||||
第二次出题（想多出 10 道选择题）：
|
||||
1. 查询数据库，获取该文件已有的所有题目题干
|
||||
2. POST /exam/generate {
|
||||
question_types: {"single_choice": 10},
|
||||
exclude_stems: ["已有题干1", "已有题干2", ...]
|
||||
}
|
||||
→ 返回 10 道不与已有题目重复的新题
|
||||
```
|
||||
|
||||
**后端代码示例**：
|
||||
```python
|
||||
def generate_more_questions(file_path, collection, question_types):
|
||||
# 1. 查询该文件已有的题目题干
|
||||
existing_stems = db.query("""
|
||||
SELECT JSON_EXTRACT(content, '$.stem')
|
||||
FROM questions
|
||||
WHERE source_file = ?
|
||||
""", [file_path])
|
||||
|
||||
# 2. 调用出题接口，传入已有题干
|
||||
response = requests.post('http://rag-service:5001/exam/generate', json={
|
||||
'file_path': file_path,
|
||||
'collection': collection,
|
||||
'question_types': question_types,
|
||||
'exclude_stems': [row[0] for row in existing_stems]
|
||||
})
|
||||
|
||||
return response.json()
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 四、新增字段（可选消费）
|
||||
|
||||
### 4.1 出题结果新增字段
|
||||
|
||||
`POST /exam/generate` 和 `POST /exam/generate-smart` 的 `data` 对象新增三个字段：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"questions": [...],
|
||||
"total": 8,
|
||||
"requested_types": {"single_choice": 5, "true_false": 3, "fill_blank": 2},
|
||||
"actual_types": {"single_choice": 5, "true_false": 3, "fill_blank": 0},
|
||||
"warnings": ["fill_blank: 请求 2 道，实际生成 0 道"],
|
||||
...
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| `requested_types` | object | 后端请求的题型和数量（原样回传） |
|
||||
| `actual_types` | object | 实际生成的题型和数量 |
|
||||
| `warnings` | string[] | 短缺提示数组，全部生成成功时为空数组 |
|
||||
|
||||
**后端建议**：检查 `warnings` 是否为空，不为空时可提示用户"部分题型生成不足"，或自动补发请求。
|
||||
|
||||
### 4.2 主观题评分警告
|
||||
|
||||
当主观题的 `content` 中缺少 `data.scoring_points` 评分标准时，批卷结果会在 `details.warnings` 中给出提示：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q5",
|
||||
"score": 7.0,
|
||||
"max_score": 10.0,
|
||||
"grading_status": "success",
|
||||
"details": {
|
||||
"scoring_breakdown": [...],
|
||||
"overall_feedback": "...",
|
||||
"warnings": ["缺少评分标准(scoring_points)，评分结果仅供参考"]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
此时 `grading_status` 仍为 `"success"`，但评分准确度可能受影响。后端可在前端展示时附上"评分仅供参考"的提示。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 五、完整的出题→入库→批卷数据流（更新后）
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 后端完整流程 │
|
||||
│ │
|
||||
│ 1. 调用出题接口 │
|
||||
│ POST /exam/generate │
|
||||
│ → 首次出题：不传 exclude_stems │
|
||||
│ → 追加出题：查询已有题干，传入 exclude_stems 避免重复 │
|
||||
│ → 返回 questions[]，每题包含 question_type, content, source_trace │
|
||||
│ → 检查 warnings 是否有短缺提示 │
|
||||
│ │
|
||||
│ 2. 审核入库（后端自行决定） │
|
||||
│ → 可删除/修改不满意的题目 │
|
||||
│ → 存入数据库时保留 content 字段原样 │
|
||||
│ → 生成 question_id (UUID)，设置 max_score │
|
||||
│ │
|
||||
│ 3. 学生作答 │
|
||||
│ → 收集 student_answer │
|
||||
│ │
|
||||
│ 4. 调用批卷接口 │
|
||||
│ POST /exam/grade │
|
||||
│ → content 直接从数据库取出透传（与出题接口返回的结构一致） │
|
||||
│ → 检查 grading_status 判断每题是否评分成功 │
|
||||
│ → grading_status=failed 的题目可标记待重批 │
|
||||
│ │
|
||||
│ 5. 更新成绩 │
|
||||
│ → 根据 question_id 匹配结果，写入学生成绩表 │
|
||||
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
**关键要点**：出题返回的 `content` 和批卷接收的 `content` 结构完全一致，后端只需原样存取即可，无需任何字段转换。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 六、后端修改清单
|
||||
|
||||
| 序号 | 修改项 | 紧急程度 | 说明 |
|
||||
|------|--------|----------|------|
|
||||
| 1 | 批卷请求 `question_content` 改为 `content` | **必须** | 否则批卷接口无法读取题目内容，所有评分失败 |
|
||||
| 2 | 批卷结果解析改用 `grading_status` + `details` | **必须** | 否则无法正确获取评分详情 |
|
||||
| 3 | 处理 `grading_status: "failed"` 情况 | **建议** | 避免将 LLM 异常导致的 0 分直接记入成绩 |
|
||||
| 4 | **追加出题时传入 `exclude_stems`** | **强烈建议** | 避免同一文件多次出题产生重复题目 |
|
||||
| 5 | 出题请求总题数控制在 20 以内 | **建议** | 否则返回 400 错误 |
|
||||
| 6 | 前端校验 question_types 和 difficulty | **建议** | 减少无效请求 |
|
||||
| 7 | 消费 `warnings` 字段做短缺提示 | 可选 | 提升用户体验 |
|
||||
| 8 | 消费主观题 `details.warnings` | 可选 | 提示评分可信度 |
|
||||
@@ -1,468 +0,0 @@
|
||||
# 出题批题接口 - 后端对接指南
|
||||
|
||||
## 一、接口概览
|
||||
|
||||
| 接口 | 方法 | 功能 | 超时建议 |
|
||||
|------|------|------|----------|
|
||||
| `/exam/generate` | POST | 生成题目 | 120秒 |
|
||||
| `/exam/grade` | POST | 批阅答案 | 60秒 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 二、出题接口
|
||||
|
||||
### 2.1 请求
|
||||
|
||||
```
|
||||
POST /exam/generate
|
||||
Content-Type: application/json
|
||||
```
|
||||
|
||||
**请求体字段说明：**
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 必需 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|------|
|
||||
| `file_path` | string | ✅ | 文档路径（相对于 documents 目录） |
|
||||
| `collection` | string 或 string[] | ✅ | 向量库名称，支持数组（按优先级顺序检索，找到文件即停止） |
|
||||
| `question_types` | object | ✅ | 题型及数量 |
|
||||
| `difficulty` | int | ❌ | 难度等级 1-5，默认 3 |
|
||||
| `request_id` | string | ❌ | 请求ID，相同ID返回缓存结果（幂等性） |
|
||||
|
||||
**请求示例：**
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"file_path": "薪酬制度.docx",
|
||||
"collection": ["dept_hr", "public_kb"],
|
||||
"question_types": {
|
||||
"single_choice": 3,
|
||||
"multiple_choice": 2,
|
||||
"true_false": 2,
|
||||
"fill_blank": 2,
|
||||
"subjective": 1
|
||||
},
|
||||
"difficulty": 3,
|
||||
"request_id": "uuid-for-idempotency"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
> **collection 检索逻辑说明**：
|
||||
> - 出题接口采用**按优先级顺序检索**策略
|
||||
> - 先在 `dept_hr` 中查找文件，找到则停止
|
||||
> - 未找到则继续在 `public_kb` 中查找
|
||||
> - 这与 RAG 问答接口的**并行检索+融合**策略不同
|
||||
> - 原因：出题需要特定文件的完整内容，而非广泛搜索
|
||||
|
||||
### 2.2 响应
|
||||
|
||||
**成功响应：**
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"success": true,
|
||||
"status": "success",
|
||||
"status_code": 2011,
|
||||
"message": "出题完成",
|
||||
"data": {
|
||||
"request_id": "uuid-xxx",
|
||||
"total": 10,
|
||||
"source_chunks_used": 25,
|
||||
"questions": [
|
||||
{
|
||||
"question_type": "single_choice",
|
||||
"difficulty": 3,
|
||||
"content": {
|
||||
"stem": "题干内容",
|
||||
"data": {
|
||||
"options": [
|
||||
{"key": "A", "content": "选项A"},
|
||||
{"key": "B", "content": "选项B"},
|
||||
{"key": "C", "content": "选项C"},
|
||||
{"key": "D", "content": "选项D"}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"answer": "B",
|
||||
"explanation": "答案解析"
|
||||
},
|
||||
"source_trace": {
|
||||
"document_name": "薪酬制度.docx",
|
||||
"chunks_count": 3
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**失败响应：**
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"success": false,
|
||||
"status": "failed",
|
||||
"error_code": "FILE_NOT_FOUND",
|
||||
"message": "文件不存在"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.3 返回字段说明
|
||||
|
||||
**RAG 服务返回的字段（后端需存储）：**
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 说明 | 后端是否需要存储 |
|
||||
|------|------|------|------------------|
|
||||
| `question_type` | string | 题型 | ✅ 存储 |
|
||||
| `difficulty` | int | 难度 1-5 | ✅ 存储 |
|
||||
| `content` | object | 题目内容 | ✅ 存储 |
|
||||
| `content.stem` | string | 题干 | ✅ |
|
||||
| `content.data` | object | 附加数据（选项、评分标准等） | ✅ |
|
||||
| `content.answer` | any | 正确答案 | ✅ 批阅时需要 |
|
||||
| `content.explanation` | string | 答案解析 | ✅ |
|
||||
| `source_trace` | object | 来源追踪 | ✅ 存储 |
|
||||
|
||||
**后端需要自己生成的字段：**
|
||||
|
||||
| 字段 | 说明 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `question_id` | UUID，唯一标识 |
|
||||
| `score` | 满分，根据业务需求设定 |
|
||||
| `tags` | 标签 |
|
||||
| `status` | 状态（待审核/已通过/已拒绝） |
|
||||
|
||||
> **重要**：RAG 服务不返回 `score` 字段，分值由后端在入库时指定。
|
||||
|
||||
### 2.4 题型格式对照表
|
||||
|
||||
| 题型 | question_type | content.answer 格式 | content.data |
|
||||
|------|---------------|---------------------|--------------|
|
||||
| 单选题 | `single_choice` | `"B"` | `{options: [{key, content}]}` |
|
||||
| 多选题 | `multiple_choice` | `["A", "C"]` | `{options: [{key, content}]}` |
|
||||
| 判断题 | `true_false` | `"T"` 或 `"F"` | 无 |
|
||||
| 填空题 | `fill_blank` | `[["答案1"], ["答案2", "同义词"]]` | `{blank_count: 2}` |
|
||||
| 简答题 | `subjective` | `"参考范文..."` | `{scoring_points: [...]}` |
|
||||
|
||||
### 2.5 错误码
|
||||
|
||||
| 错误码 | HTTP | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|
|
||||
| `FILE_NOT_FOUND` | 404 | 指定文件不存在 |
|
||||
| `COLLECTION_NOT_FOUND` | 404 | 指定向量库不存在 |
|
||||
| `NO_CONTENT` | 400 | 文件内容为空，无法出题 |
|
||||
| `LLM_ERROR` | 500 | LLM 调用失败 |
|
||||
| `PARSE_ERROR` | 500 | 解析失败 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三、批阅接口
|
||||
|
||||
### 3.1 请求
|
||||
|
||||
```
|
||||
POST /exam/grade
|
||||
Content-Type: application/json
|
||||
```
|
||||
|
||||
**请求体字段说明：**
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 必需 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|------|
|
||||
| `request_id` | string | ❌ | 请求ID，用于追踪 |
|
||||
| `answers` | array | ✅ | 答案列表 |
|
||||
|
||||
**answers 数组中每个对象的字段：**
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 必需 | 说明 | 来源 |
|
||||
|------|------|------|------|------|
|
||||
| `question_id` | string | ✅ | 题目ID | 后端数据库 |
|
||||
| `question_type` | string | ✅ | 题型 | 后端数据库 |
|
||||
| `question_content` | object | ✅ | 题目内容（含正确答案） | 后端数据库 |
|
||||
| `student_answer` | any | ✅ | 学生答案 | 学生提交 |
|
||||
| `max_score` | number | ✅ | 满分 | 后端数据库 |
|
||||
|
||||
**请求示例：**
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"request_id": "grade-uuid-xxx",
|
||||
"answers": [
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-001",
|
||||
"question_type": "single_choice",
|
||||
"question_content": {
|
||||
"stem": "根据公司规定，员工薪资由哪几部分组成？",
|
||||
"data": {
|
||||
"options": [
|
||||
{"key": "A", "content": "基本工资+奖金"},
|
||||
{"key": "B", "content": "基本工资+绩效奖金+津贴补贴"},
|
||||
{"key": "C", "content": "基本工资+加班费"},
|
||||
{"key": "D", "content": "基本工资"}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"answer": "B"
|
||||
},
|
||||
"student_answer": "B",
|
||||
"max_score": 5.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-002",
|
||||
"question_type": "multiple_choice",
|
||||
"question_content": {
|
||||
"stem": "以下哪些属于绩效奖金的评定因素？",
|
||||
"data": {
|
||||
"options": [
|
||||
{"key": "A", "content": "工作质量"},
|
||||
{"key": "B", "content": "工作态度"},
|
||||
{"key": "C", "content": "考勤情况"},
|
||||
{"key": "D", "content": "团队协作"}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"answer": ["A", "B", "D"]
|
||||
},
|
||||
"student_answer": ["A", "B"],
|
||||
"max_score": 4.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-003",
|
||||
"question_type": "true_false",
|
||||
"question_content": {
|
||||
"stem": "公司规定员工每月绩效奖金上限为工资的20%。",
|
||||
"answer": "F"
|
||||
},
|
||||
"student_answer": "T",
|
||||
"max_score": 2.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-004",
|
||||
"question_type": "fill_blank",
|
||||
"question_content": {
|
||||
"stem": "员工薪资由___、___和___三部分组成。",
|
||||
"data": {"blank_count": 3},
|
||||
"answer": [["基本工资"], ["绩效奖金", "绩效"], ["津贴补贴", "补贴"]]
|
||||
},
|
||||
"student_answer": ["基本工资", "绩效奖金", "交通补贴"],
|
||||
"max_score": 6.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-005",
|
||||
"question_type": "subjective",
|
||||
"question_content": {
|
||||
"stem": "请简述公司薪酬制度的核心原则。",
|
||||
"data": {
|
||||
"scoring_points": [
|
||||
{"point": "公平性", "weight": 0.3},
|
||||
{"point": "激励性", "weight": 0.3},
|
||||
{"point": "竞争力", "weight": 0.2},
|
||||
{"point": "合法性", "weight": 0.2}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"answer": "公司薪酬制度遵循公平、激励、竞争、合法四大原则..."
|
||||
},
|
||||
"student_answer": "我认为公司的薪酬制度应该公平公正...",
|
||||
"max_score": 10.0
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.2 响应
|
||||
|
||||
**成功响应：**
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"success": true,
|
||||
"status": "success",
|
||||
"status_code": 2012,
|
||||
"message": "批阅完成",
|
||||
"data": {
|
||||
"request_id": "grade-uuid-xxx",
|
||||
"total_score": 14.0,
|
||||
"total_max_score": 27.0,
|
||||
"score_rate": 51.85,
|
||||
"results": [
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-001",
|
||||
"question_type": "single_choice",
|
||||
"score": 5.0,
|
||||
"max_score": 5.0,
|
||||
"is_correct": true,
|
||||
"student_answer": "B",
|
||||
"correct_answer": "B",
|
||||
"feedback": "回答正确"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-002",
|
||||
"question_type": "multiple_choice",
|
||||
"score": 2.0,
|
||||
"max_score": 4.0,
|
||||
"is_correct": false,
|
||||
"student_answer": ["A", "B"],
|
||||
"correct_answer": ["A", "B", "D"],
|
||||
"feedback": "少选了 D 选项，正确答案: A, B, D"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-003",
|
||||
"question_type": "true_false",
|
||||
"score": 0.0,
|
||||
"max_score": 2.0,
|
||||
"is_correct": false,
|
||||
"student_answer": "T",
|
||||
"correct_answer": "F",
|
||||
"feedback": "正确答案: F"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-004",
|
||||
"question_type": "fill_blank",
|
||||
"score": 4.0,
|
||||
"max_score": 6.0,
|
||||
"is_correct": false,
|
||||
"student_answer": ["基本工资", "绩效奖金", "交通补贴"],
|
||||
"correct_answer": [["基本工资"], ["绩效奖金", "绩效"], ["津贴补贴", "补贴"]],
|
||||
"feedback": "第1、2空正确，第3空答案应为：津贴补贴或补贴"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"question_id": "q-005",
|
||||
"question_type": "subjective",
|
||||
"score": 3.0,
|
||||
"max_score": 10.0,
|
||||
"is_correct": false,
|
||||
"student_answer": "我认为公司的薪酬制度应该公平公正...",
|
||||
"correct_answer": "公司薪酬制度遵循公平、激励、竞争、合法四大原则...",
|
||||
"feedback": "得分点：提到公平性概念，但未展开说明激励性和竞争力原则"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.3 返回字段说明
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| `total_score` | number | 总得分 |
|
||||
| `total_max_score` | number | 总满分 |
|
||||
| `score_rate` | number | 得分率（百分比） |
|
||||
| `results` | array | 每道题的批阅结果 |
|
||||
| `results[].question_id` | string | 题目ID |
|
||||
| `results[].score` | number | 该题得分 |
|
||||
| `results[].max_score` | number | 该题满分 |
|
||||
| `results[].is_correct` | boolean | 是否完全正确 |
|
||||
| `results[].feedback` | string | 批阅反馈 |
|
||||
|
||||
### 3.4 批阅规则
|
||||
|
||||
| 题型 | 批阅方式 | 得分规则 |
|
||||
|------|----------|----------|
|
||||
| 单选题 | 精确匹配 | 正确得满分，错误得 0 |
|
||||
| 多选题 | 集合比对 | 全对满分，少选得一半，错选得 0 |
|
||||
| 判断题 | 精确匹配 | 正确得满分，错误得 0 |
|
||||
| 填空题 | 多答案匹配 | 每空独立评分，支持同义词匹配 |
|
||||
| 简答题 | LLM 评分 | 根据得分点评分，不超过 `max_score` |
|
||||
|
||||
### 3.5 错误码
|
||||
|
||||
| 错误码 | HTTP | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|
|
||||
| `INVALID_ANSWER_FORMAT` | 400 | 答案格式不正确 |
|
||||
| `GRADING_ERROR` | 500 | 批阅过程出错 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 四、完整调用流程
|
||||
|
||||
### 4.1 出题流程
|
||||
|
||||
```
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||||
后端调用 /exam/generate
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
RAG 返回题目
|
||||
(question_type, difficulty, content, source_trace)
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
后端生成 question_id
|
||||
后端设置 score (满分)
|
||||
后端设置 status
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
后端存入数据库
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.2 批阅流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
学生提交答案
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
后端从数据库查询:
|
||||
- question_id
|
||||
- question_type
|
||||
- question_content (含正确答案)
|
||||
- score (满分)
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
后端组装请求调用 /exam/grade
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
RAG 返回批阅结果
|
||||
(score, feedback, is_correct)
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
后端存入成绩表
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 五、字段来源速查表
|
||||
|
||||
### 5.1 出题接口
|
||||
|
||||
| 字段 | 返回方 | 存储方 | 说明 |
|
||||
|------|--------|--------|------|
|
||||
| question_id | ❌ 不返回 | 后端生成 | UUID |
|
||||
| question_type | ✅ RAG | 后端存储 | 题型 |
|
||||
| difficulty | ✅ RAG | 后端存储 | 难度 1-5 |
|
||||
| content | ✅ RAG | 后端存储 | 题目内容 |
|
||||
| source_trace | ✅ RAG | 后端存储 | 来源追踪 |
|
||||
| **score** | ❌ 不返回 | **后端设定** | 满分 |
|
||||
| tags | ❌ 不返回 | 后端设定 | 标签 |
|
||||
| status | ❌ 不返回 | 后端设定 | 状态 |
|
||||
|
||||
### 5.2 批阅接口
|
||||
|
||||
| 字段 | 来源 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| question_id | 后端数据库 | 题目唯一标识 |
|
||||
| question_type | 后端数据库 | 题型 |
|
||||
| question_content | 后端数据库 | 题目内容（含正确答案） |
|
||||
| student_answer | 学生提交 | 学生作答 |
|
||||
| **max_score** | **后端数据库** | 满分（决定得分上限） |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 六、常见问题
|
||||
|
||||
### Q1: 出题接口返回的题目需要审核吗？
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||||
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||||
建议后端设置 `status` 字段进行审核流程，审核通过后再用于组卷。
|
||||
|
||||
### Q2: 分值如何动态调整？
|
||||
|
||||
后端在入库时自由设定 `score` 字段，批阅时传入 `max_score` 即可。RAG 服务不干预分值。
|
||||
|
||||
### Q3: 填空题同义词匹配是如何实现的？
|
||||
|
||||
填空题答案格式为 `[["主答案", "同义词1", "同义词2"], ...]`，学生答案匹配任意一个即视为正确。
|
||||
|
||||
### Q4: 批阅接口超时怎么办？
|
||||
|
||||
建议：
|
||||
- 单次批阅不超过 50 道题
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- 设置 60 秒超时
|
||||
- 主观题较多时适当延长
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**文档版本**: v1.1
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**更新时间**: 2026-05-17
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**相关文档**: [后端对接规范.md](./后端对接规范.md)
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