مهم‌ترین خواسته‌ی سینیور این بود که بسنجیم پاسخِ AI واقعاً یاد می‌دهد یا نه.
برای سنجیدن، اول باید پاسخ‌ها قابلِ ردیابی می‌شدند.
پرامپت‌ها پایه‌آگاه شدند: تا پیش از این «معلمِ دبستانی» برای پایه نهم هاردکد
بود، هم در تولیدِ پاسخ و هم در vision — یعنی دانش‌آموزِ نهم لحنِ ابتدایی
می‌گرفت. PROMPT_VERSION حالا روی هر پیام ذخیره می‌شود.
هر پاسخ حاشیه‌نویسی می‌شود: مدل، نسخه‌ی پرامپت، پایه، collection، مقدارِ
فیلتر، تعداد chunk، توکن، تأخیر و from_cache. فیدبک reason اختیاری گرفت تا
لایک/دیسلایک بعداً قابلِ تحلیل باشد («بشه چک کرد کدوم بهتر بوده»).
ai_feedback_report --by prompt_version نسبتِ رضایت را کنارِ مصرف/هزینه
می‌گذارد. rag_eval سوال‌های واقعی را از مسیرِ واقعی می‌پرسد، با
--retrieval-only برای اجرای ارزان.
rag/services/lesson_context.py از lessonId تنها پایه و فصل را درمی‌آورد؛
normalize_grade_title هم اختلافِ «پایه نهم» در دیتابیس با «ریاضی نهم» در
نامِ collection را می‌بندد — بدونِ آن مسیرِ gradeId بی‌سروصدا خالی برمی‌گشت.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
