feat(llm): Web-Suche per Tool-Calling (Weg 2) — Sonar + ToolCallingLLM

Frische-/Web-Such-Funktion: Das zentrale Modell entscheidet selbst via
web_search-Tool, ob es tagesaktuelle Fakten braucht, holt sie über
perplexity/sonar und formuliert die Antwort in Persona (Augment).

- SonarTool (app/tools/web_search.py): Fakten via perplexity/sonar,
  Citations als Metadaten, honest-punt-Sentinel bei Fehler/Timeout.
- ToolCallingLLM (app/providers/llm/tool_calling.py): agentischer Loop als
  LLMProvider; complete() + gestreamtes stream() mit SSE-Tool-Assembler;
  Persona- + Trigger- + Vorrang-Prompt (Tool-Ergebnis schlaegt Gedaechtnis).
- Verdrahtung: Registry-Eintrag openrouter-tools; web_search_enabled
  (global an, pro Nutzer/Profil abschaltbar) via Route-Layering;
  build_orchestrator waehlt tool-faehig vs. plain, Fallback-Kette erhalten.
- Filler: ephemerer Beruhigungssatz beim Tool-Start (sofort angezeigt UND
  gesprochen als Satz null), nie in semantic_response/History; on_tool_start
  defensiv durch die stream()-Kette gefaedelt (kein Bruch bestehender Provider).
- Modellwechsel: Standard auf mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct
  (tool-faehig; im Eval einziger Recall-Gate-Passer). 2501 ist tool-unfaehig.
- Eval-Harness (eval/tool_calling/): Datensatz + Runner zur Modellauswahl.

Doc: Docs/weg2-tool-calling.md. Tests: 290 gruen.
Offen (Schritt 5): Koreferenz-Vorstufe (nl-Pronomen) + Metrik-Zaehler.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Dieter Schlüter 2026-06-29 21:37:08 +02:00
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@ -0,0 +1,492 @@
# Eval-Datensatz: Tool-Calling-Trigger für die Frische-/Web-Such-Funktion.
#
# Felder: id, utterance, lang, expect (search|no_search), category,
# optional: history, injected_result, expect_fact, forbid_fact, note.
#
# Vorrang-Fälle (mit injected_result) sind eine Teilmenge der search-Fälle und
# werden doppelt genutzt: Pass 1 misst Trigger-Recall, Pass 2 die Vorrang-Treue.
# ============================================================
# A) MUSS SUCHEN (expect: search)
# ============================================================
# --- officeholder: aktuelle Amtsträger (KEIN Zeit-Stichwort!) ---
- id: chancellor_de
lang: de
expect: search
category: officeholder
utterance: "Wer ist Bundeskanzler?"
- id: uspres_en
lang: en
expect: search
category: officeholder
utterance: "Who is the president of the United States?"
- id: pm_nl
lang: nl
expect: search
category: officeholder
utterance: "Wie is de minister-president van Nederland?"
- id: pope_de
lang: de
expect: search
category: officeholder
utterance: "Wer ist gerade Papst?"
# --- residence_living_person: Wohnort lebender Person (DER Trap-Fall) ---
- id: heino_home_de
lang: de
expect: search
category: residence_living_person
utterance: "Wo wohnt Heino?"
note: "Fühlt sich statisch an, ist es aber nicht (Umzug Kitzbühel)."
- id: player_club_en
lang: en
expect: search
category: residence_living_person
utterance: "Which club does Robert Lewandowski play for now?"
- id: singer_home_nl
lang: nl
expect: search
category: residence_living_person
utterance: "Waar woont André Rieu tegenwoordig?"
# --- alive_status: lebt/aktiv? ---
- id: alive_de
lang: de
expect: search
category: alive_status
utterance: "Lebt Heino noch?"
- id: alive_en
lang: en
expect: search
category: alive_status
utterance: "Is Brigitte Bardot still alive?"
# --- weather: Echtzeit ---
- id: weather_paris_de
lang: de
expect: search
category: weather
utterance: "Wie ist das Wetter in Paris?"
- id: weather_rain_nl
lang: nl
expect: search
category: weather
utterance: "Gaat het vandaag regenen in Amsterdam?"
- id: weather_cold_en
lang: en
expect: search
category: weather
utterance: "Is it cold outside right now?"
note: "Braucht Ort aus Nutzerprofil — Trigger muss trotzdem feuern."
# --- price: Kurse/Preise ---
- id: stock_de
lang: de
expect: search
category: price
utterance: "Was kostet die Apple-Aktie?"
- id: gold_nl
lang: nl
expect: search
category: price
utterance: "Wat is de goudprijs op dit moment?"
- id: fuel_de
lang: de
expect: search
category: price
utterance: "Was kostet gerade ein Liter Diesel?"
# --- latest_release: neueste Version/Produkt ---
- id: iphone_en
lang: en
expect: search
category: latest_release
utterance: "What is the newest iPhone?"
- id: release_de
lang: de
expect: search
category: latest_release
utterance: "Welches ist das aktuellste Samsung-Galaxy-Handy?"
# --- sports_result: Ergebnisse/Tabellen ---
- id: match_de
lang: de
expect: search
category: sports_result
utterance: "Wie hat Bayern München am Wochenende gespielt?"
- id: standings_en
lang: en
expect: search
category: sports_result
utterance: "Who is leading the Premier League?"
# --- news_event: jüngere Ereignisse ---
- id: news_de
lang: de
expect: search
category: news_event
utterance: "Was ist gerade die wichtigste Nachricht aus Berlin?"
- id: news_fr
lang: fr
expect: search
category: news_event
utterance: "Que s'est-il passé récemment en France ?"
# --- schedule_hours: volatile Öffnungs-/Fahrzeiten ---
- id: hours_de
lang: de
expect: search
category: schedule_hours
utterance: "Hat die Apotheke am Markt heute geöffnet?"
- id: train_nl
lang: nl
expect: search
category: schedule_hours
utterance: "Hoe laat gaat de volgende trein naar Utrecht?"
# ============================================================
# B) MUSS NICHT SUCHEN (expect: no_search)
# ============================================================
# --- timeless: zeitloses Wissen ---
- id: capital_de
lang: de
expect: no_search
category: timeless
utterance: "Was ist die Hauptstadt von Frankreich?"
- id: faust_de
lang: de
expect: no_search
category: timeless
utterance: "Wer hat den Faust geschrieben?"
- id: boil_en
lang: en
expect: no_search
category: timeless
utterance: "At what temperature does water boil?"
- id: ww2_nl
lang: nl
expect: no_search
category: timeless
utterance: "Wie won de Tweede Wereldoorlog?"
- id: math_es
lang: es
expect: no_search
category: timeless
utterance: "¿Cuánto es ciento veinte dividido entre cuatro?"
# --- derivable: ableitbar, kein Web nötig ---
- id: heino_age_de
lang: de
expect: no_search
category: derivable
utterance: "Wie alt ist Heino?"
note: "Aus Geburtsjahr + heutigem Datum ableitbar."
- id: weekday_en
lang: en
expect: no_search
category: derivable
utterance: "What day of the week is Christmas this year?"
# --- static_fact: feststehende Personendaten ---
- id: heino_birthday_de
lang: de
expect: no_search
category: static_fact
utterance: "Wann hat Heino Geburtstag?"
# --- opinion / Vorschlag ---
- id: recipe_de
lang: de
expect: no_search
category: opinion
utterance: "Kannst du mir ein einfaches Rezept für Kartoffelsuppe sagen?"
- id: advice_nl
lang: nl
expect: no_search
category: opinion
utterance: "Welke bloemen kan ik het beste in de schaduw planten?"
# --- smalltalk / sozial ---
- id: howareyou_de
lang: de
expect: no_search
category: smalltalk
utterance: "Wie geht es dir heute?"
note: "Keyword-Köder 'heute' — darf NICHT triggern."
- id: chat_en
lang: en
expect: no_search
category: smalltalk
utterance: "I'm a bit bored, let's talk for a while."
# --- emotional / Unterstützung ---
- id: lonely_de
lang: de
expect: no_search
category: emotional
utterance: "Ich fühle mich heute sehr einsam."
- id: worry_nl
lang: nl
expect: no_search
category: emotional
utterance: "Ik maak me zorgen en kan niet slapen."
# --- joke / Unterhaltung ---
- id: joke_de
lang: de
expect: no_search
category: joke
utterance: "Erzähl mir bitte einen Witz."
# --- procedural_timeless ---
- id: howto_en
lang: en
expect: no_search
category: procedural_timeless
utterance: "How do I cook a soft-boiled egg?"
# --- personal_memory: betrifft den Nutzer selbst (Store, nicht Web) ---
- id: mymed_de
lang: de
expect: no_search
category: personal_memory
utterance: "Welche Medikamente nehme ich morgens?"
note: "Aus Nutzerprofil/Erinnerungen, nicht aus dem Web."
- id: myname_nl
lang: nl
expect: no_search
category: personal_memory
utterance: "Hoe heet mijn dochter ook alweer?"
# ============================================================
# C) ADVERSARIAL (Köder & Grenzfälle — höchster Testwert)
# ============================================================
# --- "aktuell"-Köder, aber persönlich ---
- id: trap_fav_de
lang: de
expect: no_search
category: personal_memory
utterance: "Was ist gerade mein Lieblingslied?"
note: "'gerade' ist Köder; Antwort aus Erinnerungen."
# --- aktuell, ABER nicht aus dem Web (Systemfunktion) ---
- id: time_now_de
lang: de
expect: no_search
category: system_clock
utterance: "Wie spät ist es?"
note: "Echtzeit, aber Systemuhr — kein Web. Grenzfall bewusst no_search."
- id: date_today_en
lang: en
expect: no_search
category: system_clock
utterance: "What's today's date?"
# --- "könnte sich theoretisch ändern", praktisch nie ---
- id: trap_capital_de
lang: de
expect: no_search
category: timeless
utterance: "Ist Berlin immer noch die Hauptstadt Deutschlands?"
note: "Suggeriert Volatilität, ist aber stabil — darf nicht übertriggern."
# ============================================================
# D) FOLGEFRAGEN MIT HISTORY (Kontext-Trigger)
# ============================================================
- id: ctx_heino_home_de
lang: de
expect: search
category: residence_living_person
history:
- role: user
content: "Erzähl mir etwas über den Sänger Heino."
- role: assistant
content: "Heino ist ein deutscher Schlagersänger, bekannt für seine dunkle Brille."
utterance: "Und wo wohnt der eigentlich?"
note: "Referent nur aus History — Trigger muss trotzdem feuern."
- id: ctx_alive_nl
lang: nl
expect: search
category: alive_status
history:
- role: user
content: "Ken je de acteur Rutger Hauer?"
- role: assistant
content: "Ja, een bekende Nederlandse acteur."
utterance: "Leeft hij eigenlijk nog?"
- id: ctx_followup_static_de
lang: de
expect: no_search
category: static_fact
history:
- role: user
content: "Wer hat den Faust geschrieben?"
- role: assistant
content: "Johann Wolfgang von Goethe."
utterance: "Und wann wurde der geboren?"
note: "Folgefrage, aber zeitlos — darf nicht triggern."
# ============================================================
# E) VORRANG-TESTS (injiziertes Faktum widerspricht dem Training)
# ============================================================
- id: prio_chancellor_de
lang: de
expect: search
category: officeholder
utterance: "Wer ist Bundeskanzler?"
injected_result: "Bundeskanzler ist Friedrich Merz (CDU), im Amt seit Mai 2025."
expect_fact: "Merz"
forbid_fact: "Scholz"
- id: prio_pope_de
lang: de
expect: search
category: officeholder
utterance: "Wer ist gerade Papst?"
injected_result: "Papst ist Leo XIV., gewählt im Mai 2025."
expect_fact: "Leo"
forbid_fact: "Franziskus"
note: "Sehr jung (nach Cutoff) — harter Vorrang-Test."
- id: prio_uspres_en
lang: en
expect: search
category: officeholder
utterance: "Who is the US president?"
injected_result: "Donald Trump is the US president, inaugurated January 2025."
expect_fact: "Trump"
forbid_fact: "Biden"
- id: prio_heino_home_de
lang: de
expect: search
category: residence_living_person
utterance: "Wo wohnt Heino?"
injected_result: "Heino lebt inzwischen dauerhaft in Kitzbühel, Österreich."
expect_fact: "Kitzbühel"
forbid_fact: "Münstereifel"
- id: prio_iphone_en
lang: en
expect: search
category: latest_release
utterance: "What is the newest iPhone?"
injected_result: "The newest model is the iPhone 17, released September 2025."
expect_fact: "17"
forbid_fact: "16"
# ============================================================
# F) AUFSTOCKUNG schwacher Kategorien (für belastbare Kategorie-Raten)
# Bewusst variantenreich: andere Entitäten/Sprachen, explizit + implizit.
# ============================================================
# --- schedule_hours (war nur 2 Fälle) ---
- id: bakery_hours_de
lang: de
expect: search
category: schedule_hours
utterance: "Wann macht die Bäckerei morgen früh auf?"
- id: bus_nl
lang: nl
expect: search
category: schedule_hours
utterance: "Wanneer vertrekt de volgende bus naar het centrum?"
- id: museum_hours_en
lang: en
expect: search
category: schedule_hours
utterance: "What are the opening hours of the British Museum today?"
- id: doctor_hours_de
lang: de
expect: search
category: schedule_hours
utterance: "Hat die Arztpraxis heute Nachmittag noch geöffnet?"
- id: pharmacy_night_de
lang: de
expect: search
category: schedule_hours
utterance: "Welche Apotheke hat heute Nacht Notdienst?"
# --- weather (war 3 Fälle) — Fokus implizit/ortlos/ohne Wort 'Wetter' ---
- id: forecast_munich_de
lang: de
expect: search
category: weather
utterance: "Wie warm wird es morgen in München?"
- id: weather_london_en
lang: en
expect: search
category: weather
utterance: "What's the weather going to be like in London tomorrow?"
- id: umbrella_de
lang: de
expect: search
category: weather
utterance: "Soll ich heute einen Regenschirm mitnehmen?"
note: "Impliziter Ort, kein Wort 'Wetter' — der harte Fall."
- id: jacket_de
lang: de
expect: search
category: weather
utterance: "Brauche ich heute draußen eine Jacke?"
note: "Impliziter Ort, kein Wort 'Wetter'."
- id: umbrella_nl
lang: nl
expect: search
category: weather
utterance: "Moet ik vandaag een paraplu meenemen?"
note: "Implizit, nl."
# --- residence_living_person (war ~4 Fälle) ---
- id: becker_home_de
lang: de
expect: search
category: residence_living_person
utterance: "Wo lebt Boris Becker inzwischen?"
- id: madonna_home_en
lang: en
expect: search
category: residence_living_person
utterance: "Where does Madonna live these days?"
- id: ctx_residence_de
lang: de
expect: search
category: residence_living_person
history:
- role: user
content: "Kennst du den Moderator Thomas Gottschalk?"
- role: assistant
content: "Ja, ein bekannter deutscher Fernsehmoderator."
utterance: "Wo wohnt der eigentlich inzwischen?"
note: "Pronomen-Folgefrage (de) — Gegenstück zur nl-Pronomen-Lücke."
# --- alive_status (war 3 Fälle) — benannt vs. Pronomen, mehrsprachig ---
- id: jagger_en
lang: en
expect: search
category: alive_status
utterance: "Is Mick Jagger still alive?"
- id: alive_nl2
lang: nl
expect: search
category: alive_status
utterance: "Leeft Willeke Alberti nog?"
note: "Benannt-nl — isoliert Sprache von Pronomen (vgl. ctx_alive_nl)."
- id: ctx_alive_de
lang: de
expect: search
category: alive_status
history:
- role: user
content: "Erzähl mir vom Sänger Udo Lindenberg."
- role: assistant
content: "Ein bekannter deutscher Rockmusiker mit Hut und Sonnenbrille."
utterance: "Lebt der eigentlich noch?"
note: "Pronomen-Folgefrage (de)."

105
eval/tool_calling/client.py Normal file
View file

@ -0,0 +1,105 @@
"""Minimaler OpenAI-kompatibler Tool-Calling-Client (OpenRouter).
Bewusst eigenständig gehalten: misst die Tool-Call-Fähigkeit des Modells und
wird zugleich der Keim der echten Weg-2-Tool-Schicht. Gleicher Endpunkt/Auth
wie app/providers/llm/openrouter.py, nur ohne dessen Streaming/Persona-Ballast.
"""
import asyncio
import json
from dataclasses import dataclass, field
import httpx
ENDPOINT = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
_RETRY_STATUS = {429, 500, 502, 503}
@dataclass
class ToolCall:
"""Ein einzelner Tool-Aufruf des Modells, inkl. Wohlgeformtheits-Urteil."""
id: str
name: str
raw_arguments: str
arguments: dict = field(default_factory=dict)
well_formed: bool = False
@classmethod
def parse(cls, tc: dict, expected_name: str = "web_search") -> "ToolCall":
fn = tc.get("function", {})
raw = fn.get("arguments", "") or ""
try:
args = json.loads(raw) if raw else {}
except json.JSONDecodeError:
args = {}
well_formed = (
fn.get("name") == expected_name
and isinstance(args, dict)
and bool(str(args.get("query", "")).strip())
)
return cls(id=tc.get("id", ""), name=fn.get("name", ""),
raw_arguments=raw, arguments=args, well_formed=well_formed)
@dataclass
class ModelTurn:
tool_calls: list[ToolCall]
text: str | None
finish_reason: str
raw_message: dict # Original-Assistant-Message zum Re-Threading in Pass 2
@property
def searched(self) -> bool:
return bool(self.tool_calls)
@property
def query(self) -> str | None:
return self.tool_calls[0].arguments.get("query") if self.tool_calls else None
class ToolCallingClient:
def __init__(self, api_key: str, model: str, temperature: float = 0.3,
max_retries: int = 4):
self.api_key = (api_key or "").strip()
self.model = model.strip()
self.temperature = temperature
self.max_retries = max(1, max_retries)
async def respond(self, messages: list[dict], tools: list[dict],
tool_choice: str = "auto") -> ModelTurn:
payload = {
"model": self.model,
"messages": messages,
"tools": tools,
"tool_choice": tool_choice,
"temperature": self.temperature,
}
timeout = httpx.Timeout(connect=10.0, read=120.0, write=30.0, pool=10.0)
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"}
last_error: Exception | None = None
for attempt in range(1, self.max_retries + 1):
async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as c:
resp = await c.post(ENDPOINT, json=payload, headers=headers)
if resp.status_code in _RETRY_STATUS and attempt < self.max_retries:
last_error = RuntimeError(f"OpenRouter {resp.status_code}: {resp.text[:200]}")
await asyncio.sleep(min(2.0 * attempt, 30.0))
continue
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
# OpenRouter liefert transiente Provider-/Rate-Fehler teils als HTTP 200
# mit {"error": ...} statt {"choices": ...} — als retrybar behandeln.
if "choices" not in data:
if attempt < self.max_retries:
last_error = RuntimeError(f"Antwort ohne 'choices': {str(data)[:200]}")
await asyncio.sleep(min(2.0 * attempt, 30.0))
continue
raise RuntimeError(f"Antwort ohne 'choices' nach Retries: {str(data)[:300]}")
choice = data["choices"][0]
msg = choice["message"]
calls = [ToolCall.parse(tc) for tc in (msg.get("tool_calls") or [])]
return ModelTurn(tool_calls=calls, text=msg.get("content"),
finish_reason=choice.get("finish_reason", ""),
raw_message=msg)
raise last_error or RuntimeError("OpenRouter: alle Versuche fehlgeschlagen")

View file

@ -0,0 +1,161 @@
"""Runner für den Tool-Calling-Eval.
Lädt cases.yaml, fragt das Modell je Fall N× (Pass 1: Tool-Call-Entscheidung;
Pass 2 nur bei Vorrang-Fällen: injiziertes Ergebnis, finale Antwort prüfen),
und gibt einen Report aus, der die Weg-2-Tauglichkeit/Modellwahl entscheidet.
Echte OpenRouter-Calls gehört zur `make smoke`-Familie, NICHT in `make test`.
Aufruf:
OPENROUTER_API_KEY=... python eval/tool_calling/run_eval.py [MODELL] [LÄUFE]
"""
import asyncio
import json
import os
import statistics
import sys
from collections import defaultdict
from datetime import date
import yaml
from client import ToolCallingClient
from tool import WEB_SEARCH_TOOL, build_messages
HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
CASES_PATH = os.path.join(HERE, "cases.yaml")
# Wissens-Cutoff des ANTWORTENDEN Modells (nicht des Klassifikators) + heutiges Datum.
CUTOFF = "fall 2024"
TODAY = date.today().isoformat()
# Tauglichkeits-Schwellen (siehe Entscheidungsregel im Plan).
THRESHOLDS = {"recall": 0.95, "precision": 0.80, "well_formed": 0.99, "priority": 0.95}
# Marker, die das verbotene (veraltete) Faktum als VERGANGENHEIT ausweisen.
# Erwähnt das Modell den alten Wert nur historisch ("früher war ..."), ist das
# kein Vorrang-Fehler — es folgt ja dem Tool-Ergebnis.
_PAST_MARKERS = (
"früher", "ehemalig", "vorher", "davor", "zuvor", "bis ", " war ", "wurde ",
"previously", "former", "used to", "until ", "no longer", "past",
)
def priority_ok(answer: str, expect_fact: str, forbid_fact: str) -> bool:
"""Folgt die Antwort dem Tool? Aktuelles Faktum da; veraltetes höchstens historisch."""
low = answer.lower()
if expect_fact.lower() not in low:
return False
if forbid_fact.lower() not in low:
return True
return any(m in low for m in _PAST_MARKERS)
async def run_case(client: ToolCallingClient, case: dict, runs: int,
sem: asyncio.Semaphore) -> dict:
"""Führt einen Fall N× aus und sammelt die Roh-Ergebnisse je Lauf."""
base = build_messages(case, CUTOFF, TODAY)
laeufe = []
for _ in range(runs):
try:
async with sem:
t1 = await client.respond(base, [WEB_SEARCH_TOOL])
except Exception as exc:
# Ein einzelner fehlerhafter Lauf darf nicht den ganzen Batch killen.
laeufe.append({"searched": None, "error": str(exc)[:200],
"query": None, "well_formed": None, "prio_ok": None, "answer": None})
continue
rec = {
"searched": t1.searched,
"query": t1.query,
"well_formed": all(tc.well_formed for tc in t1.tool_calls) if t1.searched else None,
"prio_ok": None,
"answer": None,
}
# Pass 2: nur bei Vorrang-Fällen und nur wenn überhaupt gesucht wurde.
if case.get("injected_result") and t1.searched:
tc = t1.tool_calls[0]
msgs = base + [t1.raw_message, {
"role": "tool",
"tool_call_id": tc.id,
"content": case["injected_result"],
}]
async with sem:
t2 = await client.respond(msgs, [WEB_SEARCH_TOOL], tool_choice="none")
ans = (t2.text or "")
rec["answer"] = ans
rec["prio_ok"] = priority_ok(ans, case["expect_fact"], case["forbid_fact"])
laeufe.append(rec)
return {"case": case, "runs": laeufe}
async def main(model: str, runs: int, conc: int = 4) -> None:
cases = yaml.safe_load(open(CASES_PATH, encoding="utf-8"))
key = os.environ.get("OPENROUTER_API_KEY")
if not key:
sys.exit("OPENROUTER_API_KEY fehlt in der Umgebung.")
client = ToolCallingClient(key, model)
sem = asyncio.Semaphore(conc)
results = await asyncio.gather(*(run_case(client, c, runs, sem) for c in cases))
report(model, runs, results)
dump_path = os.path.join(HERE, f"results_{model.replace('/', '_')}.json")
with open(dump_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"\nRoh-Ergebnisse: {dump_path}")
def report(model: str, runs: int, results: list[dict]) -> None:
recall, precision, well_formed, priority = [], [], [], []
per_cat: dict[str, list[float]] = defaultdict(list)
offenders: list[tuple[str, str, float]] = []
errored = 0
for res in results:
case, laeufe = res["case"], res["runs"]
want_search = case["expect"] == "search"
valid = [r for r in laeufe if r["searched"] is not None]
errored += len(laeufe) - len(valid)
if not valid:
continue # ganzer Fall fehlerhaft -> nicht werten
searched_rate = statistics.mean(r["searched"] for r in valid)
correct_rate = searched_rate if want_search else 1.0 - searched_rate
(recall if want_search else precision).append(correct_rate)
per_cat[case["category"]].append(correct_rate)
wfs = [r["well_formed"] for r in laeufe if r["well_formed"] is not None]
if wfs:
well_formed.append(statistics.mean(wfs))
prios = [r["prio_ok"] for r in laeufe if r["prio_ok"] is not None]
if prios:
priority.append(statistics.mean(prios))
if correct_rate < 0.8:
offenders.append((case["id"], case["category"], round(correct_rate, 2)))
def pct(xs: list[float]) -> str:
return f"{100 * statistics.mean(xs):.0f}%" if xs else "n/a"
def flag(xs: list[float], key: str) -> str:
if not xs:
return ""
return " OK" if statistics.mean(xs) >= THRESHOLDS[key] else ""
print(f"\n=== {model} ({runs} Läufe/Fall, heute={TODAY}) ===")
if errored:
print(f"(Hinweis: {errored} Einzelläufe mit Fehler übersprungen)")
print(f"Trigger-Recall (muss-suchen) {pct(recall):>5}{flag(recall, 'recall')} (Ziel ≥95%)")
print(f"Trigger-Precision (nicht-suchen) {pct(precision):>5}{flag(precision, 'precision')} (Ziel ≥80%)")
print(f"Wohlgeformtheit {pct(well_formed):>5}{flag(well_formed, 'well_formed')} (Ziel ≥99%)")
print(f"Vorrang-Treue {pct(priority):>5}{flag(priority, 'priority')} (Ziel ≥95%)")
print("\npro Kategorie:")
for cat, xs in sorted(per_cat.items()):
print(f" {cat:26} {pct(xs)}")
if offenders:
print("\nSchwächste Fälle (<80%):")
for oid, cat, rate in sorted(offenders, key=lambda x: x[2]):
print(f" {oid:24} {cat:26} {rate}")
if __name__ == "__main__":
arg_model = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "deepseek/deepseek-v4-flash"
arg_runs = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 5
asyncio.run(main(arg_model, arg_runs))

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eval/tool_calling/tool.py Normal file
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"""web_search-Tool-Definition + Trigger-Prompt.
Der Beschreibungs-/Prompt-Text ist derselbe kalibrierte braucht das Wissen
neuer als dein Cutoff"-Text, der später produktiv die Trigger-Leitlinie bildet.
Der Harness misst damit Modell UND Prompt gemeinsam.
"""
WEB_SEARCH_TOOL = {
"type": "function",
"function": {
"name": "web_search",
"description": (
"Look up real-world information that may be newer than your "
"knowledge or may have changed since your last update. Call it "
"whenever the true answer could plausibly have changed, INCLUDING "
"when no exact place or date is named. This covers: who currently "
"holds an office; where a living person now lives; whether someone "
"is still alive; current prices, rates or crypto; current weather "
"or outdoor conditions (even phrased as 'is it cold/raining right "
"now', using the user's location); sports results and standings; "
"the latest version or model of a product; recent news; and "
"time-sensitive logistics such as opening hours, schedules, and "
"public-transport or train/bus departure times. Do NOT use it for "
"timeless knowledge, opinions, jokes, small talk, the current "
"clock time or today's date (you already have those), anything "
"you can derive yourself, or anything about the user themselves."
),
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "Concise search query, in the user's language or English.",
},
},
"required": ["query"],
},
},
}
SYSTEM_PROMPT = (
"You are a voice assistant. Your knowledge was last updated around "
"{cutoff}. Today is {today}. When a question could require information "
"newer than {cutoff} that you cannot reason out yourself, call web_search "
"before answering. Never call web_search merely to find the current time "
"or today's date — you already have them. Tool results are authoritative "
"and newer than your memory: if a tool result conflicts with what you "
"believe, follow the tool and never contradict it."
)
def build_messages(case: dict, cutoff: str, today: str) -> list[dict]:
"""Baut die Message-Liste: System-Prompt + (optionale) History + Nutzeräußerung."""
msgs = [{"role": "system",
"content": SYSTEM_PROMPT.format(cutoff=cutoff, today=today)}]
msgs += case.get("history", [])
msgs.append({"role": "user", "content": case["utterance"]})
return msgs