feat: Aufgaben mit Abbildungen (docling-Markdown), mit Gegenprobe beim Ablesen
Eingebettete Base64-Bilder und Bilddateien werden aus dem Aufgabentext gelöst und nur der Verstehensstufe als Bild übergeben; sie überträgt jede Abbildung in Text. Eine zweite, unabhängige Lesung wird Zahl für Zahl verglichen (bei Abweichung entscheidet eine dritte, sonst reliable=False). Alle weiteren Stufen rechnen mit der Übertragung, der Report zeigt Original und Übertragung nebeneinander. LLM_MODEL_UNDERSTANDING wählt das Bildmodell. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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1 changed files with 484 additions and 36 deletions
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@ -26,9 +26,10 @@ RESULTS_DIR = BENCHMARK_DIR / "results"
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# Nach dem ersten fatalen API-Fehler (Kontingent/Guthaben/Key) keine weiteren Läufe starten
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quota_exhausted = threading.Event()
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# Dateien, die das LLM-Verhalten steuern: die vier System-Prompts und die Feldbeschreibungen
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# Dateien, die das LLM-Verhalten steuern: die System-Prompts und die Feldbeschreibungen
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# (Field(description=...) geht als JSON-Schema mit und wirkt wie eine Prompt-Anweisung).
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PROMPT_FILES = ("understanding/Verstehen-Prompt.txt", "modeling/Routing-und-Extraktions-Prompt.txt", "checks/Pruef-Prompt.txt",
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PROMPT_FILES = ("understanding/Verstehen-Prompt.txt", "understanding/Abbildungs-Prompt.txt",
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"modeling/Routing-und-Extraktions-Prompt.txt", "checks/Pruef-Prompt.txt",
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"solving/Solver-Prompt.txt",
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"core/model_schema.py")
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