Hyungi Ahn
e8da53490c
PR-3 의 결과 화면 [AI 해설 보기] 실시간 호출이 클릭 시 8~30초 대기. 풀이 직후
백그라운드 batch 로 미리 생성해 캐시 hit. 환각 가드는 PR-3 보다 강화 — envelope
JSON {answer_choice, explanation_md, confidence} + answer_choice == correct_choice
검증 + evidence 의무.
processing_queue 가 documents.id FK 라 study_questions 에 직접 재사용 불가 →
별도 study_question_jobs 테이블 + 별도 consumer.
Backend:
- migrations/231 — study_question_jobs CREATE TABLE (13컬럼, kind 권장값
'explanation' / 'session_summary' 예약, status pending/processing/completed/
failed/skipped, max_attempts=2)
- migrations/232 — partial unique idx (qid, kind) WHERE status IN
(pending, processing) — active 행 중복 차단, terminal 이력 누적 허용
- models/study_question_job — ORM + enqueue_study_question_job() 헬퍼
(on_conflict_do_nothing 멱등)
- prompts/study_explanation_envelope.txt — envelope 형식 프롬프트
(answer_choice 1~4 강제, confidence high/medium/low)
- workers/study_explanation_worker — terminal status 분기:
· evidence 둘 다 빈 리스트 → job/question 모두 skipped (LLM 호출 X)
· answer_choice != correct_choice → guard_fail / failed (재시도 X)
· timeout/parse → 재시도 후보 (max_attempts=2)
· catch-all except → unknown 명시 + retryable 분기
· question.ai_explanation_status='ready' 이미 박혀있으면 즉시 completed
· confidence 는 job.payload 에 보존 (운영 분석)
- workers/study_queue_consumer — APScheduler 1분 주기, BATCH_SIZE=1, MLX gate
Semaphore(1) 공유. STALE_MINUTES=10 자체 복구
- main.py — scheduler.add_job(consume_study_queue, ..., id='study_queue_consumer')
- services/study/explanation_enqueue — finalize + GET fallback 공유 헬퍼:
filter_needs_explanation (study_questions status + 최신 job error_code 필터,
guard_fail/evidence_missing 인 마지막 job 은 자동 재enqueue 제외) +
enqueue_explanation_for_qids (max_count cap)
- session_finalize — 끝에서 wrong/unsure qid prefetch enqueue (best-effort,
실패해도 finalize 자체 안 깨짐)
- api/study_topics get_quiz_session — done 세션에서 backfill enqueue (max=30,
non-blocking, debug 로그)
대상 조건: ai_explanation_status IN ('none', 'failed') OR ai_explanation IS NULL.
stale / skipped / pending / ready 는 자동 enqueue 대상 X. stale 재생성은 PR-3
명시 [다시 생성] 또는 후속 Phase 에서.
Plan: ~/.claude/plans/nifty-sparking-spindle.md (Phase 4-A)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
43 lines
2.2 KiB
Plaintext
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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 풀이의 결론에 해당하는 정답 번호 (1~4 정수). 사용자 입력 정답과 자료 근거가 충돌하면 자료 근거를 따르고 explanation_md 에 충돌을 명시.
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8. explanation_md 는 한국어 200~400자. 마크다운(굵게·리스트) 사용 가능.
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【출력 형식 — 반드시 아래 JSON 만 출력. 메타 설명·인사·코드 펜스 없이 raw JSON 한 객체.】
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{{"answer_choice": <1|2|3|4>, "explanation_md": "<풀이 본문 마크다운>", "confidence": "<high|medium|low>"}}
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