مدلِ vision در متنِ ریاضی LaTeX می‌نویسد (\frac، \sqrt، \vec) و بک‌اسلشِ تنها
در JSON نامعتبر است، پس json.loads کلِ صفحه را دور می‌ریخت — دقیقاً صفحه‌های
پرفرمول، یعنی باارزش‌ترین‌ها. روی حسابان یازدهم/دوازدهم چهار صفحه هرچه تلاش
شد «خطادار» ماندند تا همین‌جا پیدا شد.
⚠️ نسخه‌ی اولِ تعمیر خودش تله داشت: \f، \t، \b، \r و \n از نظرِ JSON معتبرند،
پس «سالم» رد می‌شدند و \frac به formfeed+«rac» و \theta به tab+«heta» تبدیل
می‌شد — خرابیِ بی‌صدا به‌جای خطای بلند. قاعده‌ی تفکیک: دستورِ LaTeX همیشه با
حرفِ ASCII ادامه می‌یابد، ولی escapeِ واقعی با رقم، فارسی یا پایانِ رشته.
کنارش: پایه‌های یازدهم و دوازدهم به persona و تشخیصِ پایه اضافه شدند («دوازدهم»
پیش از «دهم» بررسی می‌شود چون زیررشته‌اش را دارد)، سقفِ max_tokens از ۳۰۰۰ به
۶۰۰۰ رفت چون قاعده‌ی self-contained خروجی را بلندتر کرده، و حسابان یازدهم و
دوازدهم با نگاشتِ فصل‌به‌صفحه ثبت شدند.
«حسابان» به MATH_SUBJECTS اضافه شد: بدونِ آن retrieval این کتاب‌ها را «درسِ
متنی» می‌دید و به‌جای chapter روی lesson_number فیلتر می‌کرد — بی‌هیچ خطایی
همیشه صفر نتیجه.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
نقشه‌ی فیزیکیِ کتاب‌ها (افستِ صفحه، بازه‌ی هر فصل، درس‌های داخلِ فصل از
فهرستِ خودِ کتاب) در rag/services/textbooks.py ثبت شد تا عنوانِ فصل از
کتاب بیاید نه از حدسِ مدل — رشته‌ی فصل باید دقیقاً بینِ ingest و retrieval
یکی باشد وگرنه نتیجه بی‌سروصدا خالی برمی‌گردد.
rag_ingest_book کتاب را فصل‌به‌فصل ingest می‌کند و قابلِ ازسرگیری است:
rag.IngestedPage نشانه‌ی «این صفحه پردازش شد» را نگه می‌دارد حتی وقتی
صفحه chunkی نساخته، وگرنه هر بار اجرای دوباره بابتِ صفحه‌های بی‌مسئله
دوباره پول می‌گرفت. --plan هزینه را رایگان برآورد می‌کند.
rag_import_collection نقاطِ موجودِ Qdrant را در LessonChunk می‌ریزد —
فقط می‌خواند، رایگان و idempotent، برای پایه‌هایی که تیمِ دیگر ingest
کرده بود.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
