dschlueter/text_to_solver_program
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feat: Aufgaben mit Abbildungen (docling-Markdown), mit Gegenprobe beim Ablesen

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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>
This commit is contained in:
Dieter Schlüter 2026-09-17 17:52:52 +02:00
commit b07dd16143
1 changed files with 484 additions and 36 deletions
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5
benchmark/benchmark.py
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@ -26,9 +26,10 @@ RESULTS_DIR = BENCHMARK_DIR / "results"
# Nach dem ersten fatalen API-Fehler (Kontingent/Guthaben/Key) keine weiteren Läufe starten
quota_exhausted = threading.Event()
# Dateien, die das LLM-Verhalten steuern: die vier System-Prompts und die Feldbeschreibungen
# Dateien, die das LLM-Verhalten steuern: die System-Prompts und die Feldbeschreibungen
# (Field(description=...) geht als JSON-Schema mit und wirkt wie eine Prompt-Anweisung).
PROMPT_FILES = ("understanding/Verstehen-Prompt.txt", "modeling/Routing-und-Extraktions-Prompt.txt", "checks/Pruef-Prompt.txt",
PROMPT_FILES = ("understanding/Verstehen-Prompt.txt", "understanding/Abbildungs-Prompt.txt",
"modeling/Routing-und-Extraktions-Prompt.txt", "checks/Pruef-Prompt.txt",
"solving/Solver-Prompt.txt",
"core/model_schema.py")