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- core/llm_utils: MiMo模型自动注入thinking=disabled参数，全局生效 - config: 新增LLM_DISABLE_THINKING配置项（默认true） - generator: 推理模型自适应max_tokens（1.5x）、429限流重试+指数退避、v2管线补题机制 - generator: analyze_document_for_exam新增max_total参数控制AI出题上限 - generator: validate_questions_schema兼容type和question_type字段 - grader: 主观题max_tokens从1000提升至2000、fuzzy_match增加编辑距离容错 - manager: results变量初始化防NameError、透传max_total参数 - api: /exam/generate-smart支持max_total请求参数
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# 出题系统测试报告
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**测试日期**: 2026-06-22
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**测试环境**: mimo-v2.5（关闭推理模式）、2.docx（文明吸烟环境建设标准）
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**测试方式**: curl 接口测试 + 代码审查
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## 一、测试总览
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| # | 测试项 | 接口 | 结果 | 耗时 |
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| 1 | 参数出题 | POST /exam/generate | ✅ 成功 | ~87s (4题) |
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| 2 | AI一键出题 | POST /exam/generate-smart | ⚠️ 成功但有上限失控 | ~244s (50题) |
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| 3 | 偏门题型(纯主观) | POST /exam/generate | ✅ 成功 | ~87s (5题) |
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| 4 | 偏门题型(多选+填空) | POST /exam/generate | ✅ 成功 | ~60s (6题) |
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| 5 | 跨调用去重 | POST /exam/generate + exclude_stems | ✅ 去重有效 | ~60s (5题) |
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| 6 | 批题(4题型混合) | POST /exam/grade | ✅ 全部成功 | ~30s |
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## 二、测试详情
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### Test 1: 参数出题 (single_choice:2, fill_blank:1, true_false:1)
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- **结果**: 4题全部生成成功，题型匹配
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- **问题**:
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- ❌ 题目多样性不足：4题中3题考同一个知识点（"标准的解释机构"）
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- ❌ source_trace 数据缺失（chunk_id=?, page=?）
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### Test 2: AI一键出题 (generate-smart)
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- **AI分析**: 检测到54个知识点，推荐50道题（20单选+15判断+10多选+5填空）
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- **结果**: 50题全部生成，12个不同章节，0题干重复
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- **问题**:
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- ❌ **P0 上限失控**: prompt 要求"不超过20"，但AI返回50，代码没有 enforce 上限校验
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- ⚠️ 50题意味着20-30次LLM调用，极易触发429限流
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### Test 3: 纯主观题 (subjective:5)
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- **结果**: 5题全部生成，覆盖不同章节，scoring_points 完整
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- **耗时**: 87秒（关闭推理模式后正常）
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### Test 4: 多选+填空 (multiple_choice:3, fill_blank:3)
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- **结果**: 6题全部生成
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- **问题**:
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- ❌ **填空题答案格式不一致**: `content.answer` 是 `[["消费水平较高"]]` (list of list)，但没有 `data.reference_answer` 字段，只有 `data.blank_count`
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- ⚠️ 与 grader 期望的格式可能不匹配
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### Test 5: 跨调用去重 (exclude_stems)
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- **结果**: 3个排除题干全部未出现，去重有效 ✅
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### Test 6: 批题 (grade)
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- **单选题答错**: score=0, correct=false ✅
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- **判断题答对**: score=2, correct=true ✅
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- **填空题部分对**: score=4.0 (满分4), blank_scores=[4.0] ✅
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- **主观题(低质量回答)**: score=2.0/10, 4个scoring_point逐项评分 ✅
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- **总评**: 得分率44.4%，评分合理
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## 三、发现的问题（按严重度排序）
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### P0 - 严重问题
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#### 1. 🚨 AI一键出题上限失控 (generator.py:1053-1068)
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**位置**: `analyze_document_for_exam()` 函数
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**现象**: prompt 写了"所有数量之和不要超过 min(total_knowledge_points * 2, 20)"，但 LLM 返回50题，代码直接采纳
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**根因**: 代码只做了"题型合法性"校验，没有对总数做上限 enforce
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```python
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# 当前代码 (generator.py:1053-1059) - 只校验单题型合法性，无总数限制
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valid_types = ['single_choice', 'multiple_choice', 'true_false', 'fill_blank', 'subjective']
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question_types = {}
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for q_type in valid_types:
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count = result.get('question_types', {}).get(q_type, 0)
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if isinstance(count, int) and count >= 0:
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question_types[q_type] = count # 直接采纳，无上限
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```
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**建议**: 增加总数上限校验，超过 `max_questions`（建议20）时按比例缩减
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```python
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total = sum(question_types.values())
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max_questions = 20
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if total > max_questions:
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ratio = max_questions / total
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question_types = {k: max(0, round(v * ratio)) for k, v in question_types.items()}
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```
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#### 2. 🚨 LLM 调用无限流机制，429 风暴 (generator.py:290-303, 540-543)
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**位置**: `generate_questions_structured()` 主循环 + `_generate_with_retry()` 重试
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**现象**: 并发出题时大量429错误，重试退避太短(1s/2s/4s)，3次全败后放弃该知识点
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**根因**:
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- 主循环 for 逐知识点调用 LLM，无请求间隔（补题函数有 sleep(1)，主循环没有）
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- 429 重试退避 `2^attempt` 秒 (1/2/4s) 对 API 限流不够
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- 无全局限流器（令牌桶/漏桶）
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**建议**:
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1. 主循环每次 LLM 调用后加 `time.sleep(1.5)` 最小间隔
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2. 429 退避改为指数+抖动: `min(30, 2 ** attempt + random.uniform(0, 2))`
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3. 长期: 引入 `tenacity` 或自实现令牌桶限流器
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#### 3. 🚨 validate_questions_schema 只认 `type` 不认 `question_type` (generator.py:154)
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**位置**: `validate_questions_schema()` 函数
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**现象**: LLM 返回的题目可能用 `question_type` 字段，但校验只检查 `q.get('type')`，导致有效题目被丢弃
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**对比**: `_validate_question_types()` (第448行) 做了兼容: `q_type = q.get('question_type') or q.get('type')`
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```python
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# 当前代码 (generator.py:154) - 不兼容
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if q.get('type') not in VALID_TYPES:
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continue # question_type 字段的题目被丢弃！
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# 应改为
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q_type = q.get('question_type') or q.get('type')
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if q_type not in VALID_TYPES:
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continue
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```
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### P1 - 中等问题
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#### 4. ⚠️ 填空题答案格式不一致
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**现象**: 出题返回 `content.answer = [["答案1"], ["答案2"]]` (list of list)，但无 `data.reference_answer`
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**影响**: 前端/本地数据库可能期望 `reference_answer` 字段
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**建议**: 统一在 `data` 中增加 `reference_answer` 字段，与 `content.answer` 保持一致
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#### 5. ⚠️ grader max_tokens 对推理模型不足 (grader.py:438)
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**位置**: `_grade_subjective()` 方法
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**现象**: `max_tokens=_get_effective_max_tokens(1000, self.model)`
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- 推理模型关闭推理时: 1000 tokens 勉强够
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- 推理模型开启推理时: 思考链消耗 800+ tokens，content 为空
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**当前状态**: 关闭推理模式后本次测试通过，但**开启推理模式会再次失败**
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**建议**: 基础 max_tokens 从 1000 提升至 2000
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#### 6. ⚠️ local_db._detect_question_type 使用旧格式 (local_db.py:378-383)
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**位置**: `_detect_question_type()` 方法
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**现象**: 检测 `options` 和 `reference_answer` 字段来判断题型，但新格式用 `content.data.options` 和 `content.answer`
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```python
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# 当前代码 - 检查顶层 options
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if 'options' in question and question['options']:
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return 'choice'
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elif 'reference_answer' in question:
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return 'short_answer'
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# 应改为检查 content 内部结构
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content = question.get('content', {})
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data = content.get('data', {})
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if data.get('options'):
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return 'choice'
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elif question.get('question_type') in ('fill_blank', 'subjective', ...):
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return question['question_type']
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```
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#### 7. ⚠️ 题目多样性不足
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**现象**: Test 1 中 4 题有 3 题考同一知识点（"标准的解释机构"）
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**根因**: `_assign_questions_to_kps()` 可能将多个题型分配给同一知识点
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**建议**: 增加"同一知识点最多出 N 道题"的限制（建议 N=2）
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### P2 - 低优先级
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#### 8. 💡 source_trace 数据偶尔缺失
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**现象**: Test 1 中部分题目的 chunk_id 和 page 显示为 `?`
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**可能原因**: `find_referenced_chunks` 匹配失败时的 fallback 显示
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#### 9. 💡 多选题答案格式
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**现象**: 多选题 answer 为 `['A', 'B']` 或 `['A', 'B', 'D']` (list)，前端需处理
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**建议**: 在 API 文档中明确多选题 answer 格式为 list
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#### 10. 💡 补题机制未与已有题目交叉去重
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**现象**: 补题时只检查本次生成的题干，不检查已有题目
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**建议**: 补题函数接受 `exclude_stems` 参数
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## 四、测试通过项 ✅
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1. **基础出题功能**: 5种题型均可正常生成
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2. **AI智能分析**: 文档分析→题型推荐→出题流程完整
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3. **补题机制**: 知识点出题失败后自动补题
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4. **跨调用去重**: exclude_stems 功能正常，排除的题干不再出现
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5. **批题功能**: 客观题精确匹配，填空题部分给分，主观题LLM逐项评分
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6. **source_trace**: 大部分题目有完整的溯源信息（chunk_id, section, snippet）
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7. **JSON解析**: mimo-v2.5 返回的 JSON 格式（含 markdown 包裹）可正常解析
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8. **题目格式**: 单选题 options 为 list of dict `[{key, content}]`，格式规范
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## 五、建议修复优先级
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| 优先级 | 问题 | 修复难度 | 影响范围 |
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| P0 | AI出题上限失控 | 简单 | smart 出题 |
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| P0 | LLM 429 限流 | 中等 | 全部出题 |
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| P0 | validate_questions_schema type 字段 | 简单 | 全部出题 |
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| P1 | 填空题答案格式统一 | 简单 | 填空题+批题 |
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| P1 | grader max_tokens | 简单 | 主观题批题 |
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| P1 | local_db 旧格式 | 中等 | 本地存储 |
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| P1 | 题目多样性控制 | 中等 | 出题质量 |
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