feat(lpt-ai):新增 /ai/compare-recall — AI 语义化回忆对比

- prompts.ts:新增 compareRecallPrompt(),输出结构化 JSON
  (matchedTree/MISSED|标注 + extraNodes + recallRatio + evaluation)
- routes/ai.ts:新增 POST /ai/compare-recall,temperature 0.2
  自动清理 LLM 可能包裹的 ```json ``` 标记
- 日志记录完整请求/响应,管理员面板可回溯
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2026-07-04 15:47:03 +08:00
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@@ -90,3 +90,66 @@ export function generateMindMapPrompt(
},
];
}
/**
* 回忆对比:将用户凭记忆写的导图与标准导图语义对比。
*
* 输出要求:严格 JSON(不要包含 markdown 代码块标记),结构如下:
* {
* "matchedTree": { "title": "标准根标题", "children": [...], "notes": "MATCHED|备注" },
* "extraNodes": [{ "title": "额外节点标题", "path": "路径" }],
* "recallRatio": 0.75,
* "matchedCount": 6,
* "missedCount": 2,
* "extraCount": 3,
* "evaluation": "评价文字"
* }
*
* 要点:
* - 标准导图的每个节点在 matchedTree 中标注 MATCHED| 或 MISSED| 前缀,
* 匹配时保留原始标题,不要改变标准导图的标题文字
* - 匹配应基于语义而非字面,同义表达(如"锁升级"≈"锁膨胀")算匹配
* - 考虑层级上下文:节点逻辑上归属正确即可匹配,不要求层级路径完全一致
* - 用户额外回忆到的节点放入 extraNodes
* - 评价用中文写,2-5 句话,指出回忆完整度、遗漏的关键概念、
* 额外回忆的知识点是否有价值
*/
export function compareRecallPrompt(
taskName: string,
standardOutline: string,
recallOutline: string,
): ChatMessage[] {
return [
{
role: "system",
content: [
"你是一名学习评估专家。请对比两份思维导图大纲:",
"1. 标准导图(系统从学习报告中提炼的知识结构)",
"2. 用户导图(用户凭记忆回忆的知识结构)",
"",
"你的任务:",
"- 对标准导图的每个非根节点,判断用户在回忆中是否覆盖了它;",
"- 匹配应基于语义理解:即使表达的用词、角度不同,概念相同就算匹配;",
"- 考虑层级上下文:一个节点在用户导图中归属到正确的逻辑分组下才算匹配;",
"- 找出用户额外回忆到的、标准导图中没有的知识点(extraNodes);",
"- 统计覆盖率、命中/遗漏/额外数量;",
"- 用中文写一段评价(2-5 句话),包括:回忆完整度评价、遗漏了哪些关键概念、额外回忆的内容是否有价值。",
"",
"输出必须是有效 JSON,不要包含 ```json 之类的标记,直接输出 JSON 对象。",
"标准导图中需要标注的节点,在 notes 字段中用 MATCHED| 或 MISSED| 标记。",
].join("\n"),
},
{
role: "user",
content: [
`学习任务:${taskName}`,
"",
"===== 标准导图(知识结构)=====",
standardOutline,
"",
"===== 用户回忆导图 =====",
recallOutline,
].join("\n"),
},
];
}