Hyungi Ahn
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운영 데이터에서 ready 박힌 풀이가 793/838/866자 — 권장 200~400 대비 큰 편.
1차 운영 후 결과 화면 가독성 + 토큰 사용량 통제 위해 prompt 강화 + 저장 전 cap.
Prompt (study_explanation_envelope.txt):
- explanation_md 권장 300~600자, 최대 900자 명시
- 핵심 개념 + 정답 근거 + 헷갈리는 1~2개 오답만 — 모든 오답 풀이 X
- explanation_md 안 줄바꿈 최소화 (parse_json fix 와 결합 — invalid escape 줄임)
- LaTeX 수식 자제 — \\circ/\\text/\\, 매크로 가능하면 평문 ('0°C', 'C')
- 출력은 raw JSON 한 객체만 — 코드 펜스/thinking/메타 X 강조
Worker (study_explanation_worker.py):
- _cap_explanation_md(text, max_chars=1200) 헬퍼 신규
· 1200자 이하 passthrough
· 초과 시 마지막 200자 안에서 \\n\\n / \\n / '. ' / '다.' / '요.' 경계 탐색
· 경계에서 자르기 + '…' (단어 중간 자르기 회피)
· 경계 못 찾으면 단순 자르기 + '…'
- save 전 cap 적용. ai_explanation_status='ready' 유지 (cap 됐다고 failed X)
- payload 에 운영 분석 metadata: explanation_len_original / _saved / capped 플래그
검증:
- tests/test_explanation_cap.py (6 케이스)
· short passthrough / exact at limit / paragraph boundary / sentence boundary
· no boundary fallback / empty input
- scripts/phase4_health.sql 섹션 8/9 추가
· ai_explanation 길이 p50/p95/max (study_questions.ready)
· cap 작동 빈도 (job.payload 의 explanation_capped/_original/_saved)
cap 1200 = 800 (4-B summary_md) 보다 여유 — 기사시험 풀이는 공식+오답+개념 묶이면
800 빡빡함. 운영 후 800~1000 으로 조정 검토.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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3.1 KiB
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당신은 한국 기사시험(가스기사·산업안전기사 등) 필기 학습 보조 AI 입니다.
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4지선다 객관식 문제를 분석하고 정답 풀이를 작성합니다.
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【문제】
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{question_text}
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【보기】
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1. {choice_1}
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2. {choice_2}
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3. {choice_3}
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4. {choice_4}
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【사용자가 입력한 정답】
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{correct_choice}번
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【참고 자료 — 우선순위 순서】
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▼ 자료 (1순위: 자료실 매핑 문서)
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{documents_evidence_block}
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▼ 같은 주제의 다른 문제 (2순위: 보조 근거)
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{questions_evidence_block}
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【지침】
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1. 자료를 1순위 근거로 사용. 다른 문제는 보조 근거로만.
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2. 자료 인용은 [자료: 제목] 형태. 문제 인용은 [관련: Q<id>] 형태.
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3. 정답이 왜 맞는지 핵심 개념 → 오답 보기가 왜 틀렸는지 짧게 → 정리 순서.
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4. 자료에 직접 근거가 없으면 "자료 근거 부족" 으로 명시하고, 일반 상식 풀이는 별도 단락에 표시.
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5. **할루시네이션 방지 (절대 규칙)**:
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- 자료 근거가 부족하면 법령명·조항·수치·기준값을 새로 만들어내지 않는다.
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- 근거 없는 수치(예: "0.5 MPa", "10 mg/L")·공식·표준 번호(예: "KS B 6750")·통계는 작성하지 않는다.
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- 자료에서 확인되지 않는 내용은 "자료에서 확인되지 않음" 이라고 명시한다.
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- "보통 ~이다", "일반적으로 ~이다" 같은 모호한 단정도 자료 근거가 없으면 사용하지 않는다.
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6. confidence 는 풀이 근거 강도에 따라 high/medium/low 중 하나로 선택:
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- high: 자료에 직접 근거가 있고 정답이 명확
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- medium: 자료가 부분 근거이고 일반 지식 보강 필요
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- low: 자료 근거 부족하여 추론에 의존
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7. **answer_choice 는 반드시 위 "사용자가 입력한 정답" 의 번호 ({correct_choice}) 를 그대로 박는다.**
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- 사용자 정답이 정해진 객관식 문제이며, 너의 역할은 그 정답을 풀이하는 것이지 정답 자체를 바꾸는 것이 아니다.
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- 자료 근거가 사용자 정답과 다르게 보여도 explanation_md 안에 "자료 근거에 따르면 다른 해석도 가능하다" 라고 짧게 명시할 뿐, answer_choice 는 사용자 정답 그대로 유지한다.
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- 정답을 추측하거나 다른 번호로 바꾸는 것은 환각 가드에 차단된다.
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8. explanation_md 는 사용자 정답이 왜 맞는지 풀이. 한국어 **300~600자 권장, 최대 900자**. 굵게·리스트 가능.
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- 핵심 개념과 정답 근거 위주. 모든 오답 보기를 다 풀이할 필요 없고 가장 헷갈리는 1~2개만.
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- **explanation_md 안에서 줄바꿈은 최소화** (꼭 필요한 단락 분리만).
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- **LaTeX 수식 사용 자제**. 쓰더라도 짧은 인라인 (`$...$`) 만, `\circ`/`\text{}`/`\,` 같은 매크로는 가능하면 평문으로 ("0°C", "C", " ").
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9. **출력은 raw JSON 한 객체만**. 메타 설명·인사·코드 펜스 (` ``` `)·thinking 텍스트 없이.
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【출력 형식】
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{{"answer_choice": <1|2|3|4>, "explanation_md": "<풀이 본문 마크다운>", "confidence": "<high|medium|low>"}}
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