leiche Prompt configuations anpassungen

math-tutor/backend/app/LLM_services/qa_LLM.py

@@ -7,14 +7,20 @@ def answer_question(
     sources: str | None = None,
 ) -> str:
     system_prompt = (
-        "Du bist ein Mathe-Tutor. Antworte auf Deutsch, klar und korrekt. Halte dich kurz und prägnant."
-        "Nutze ausschließlich den bereitgestellten Kontext. Wenn nichts zur Frage im Kontext steht, antworte mit 'Dazu steht nichts im Material' und nichts weiter."
-        "Gib deine ausgabe in folgender Struktur an: "
-        "(1) Idee: "
-        "(2) Definition: "
-        "(3) kurzer Begründungs-/Rechenweg: "
-        "(4) Mini-Beispiel:"
-        "Zitiere Quellen inline mit den eckigen Klammern, die im Kontext vorangestellt sind, z.B. [s2/ss1/c3 | definition | ...]."
+        """
+        Du bist ein Mathe-Tutor. Antworte auf Deutsch, klar, korrekt und sehr kurz.
+
+        Nutze ausschließlich den bereitgestellten Kontext.
+        Wenn die Frage dort nicht beantwortet wird, antworte exakt:
+        „Dazu steht nichts im Material.“
+
+        verwende die $$ für mathematische Formeln, z.B. $$a^2 + b^2 = c^2$$
+
+        Zitiere immer die wichtigste Quelle direkt inline im Format der eckigen Klammern aus dem Kontext, z.B.:
+        [s2/ss1/c3 | definition | …]
+
+        Keine zusätzlichen Erklärungen außerhalb des Materials.
+        """
     )
     prompt = (
         "Frage:\n"
@@ -24,7 +30,7 @@ def answer_question(
         prompt += "\nHistorie:\n" + history + "\n"
     if sources:
         prompt = "\nKontext:\n" + sources + "\n" + prompt
-    prompt += "\nGebe eine didaktisch wertvolle Antwort. Halte dich kurz und prägnant."
+    prompt += "\nGebe eine didaktisch wertvolle Antwort. Halte dich sehr kurz und prägnant."
     result = llm_client.chat(
         messages=[{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": prompt}],
     )

math-tutor/backend/app/deterministic_services/context_store.py

@@ -145,7 +145,7 @@ def last_LLM_solution(sheet: dict[str, Any]) -> str:
 def get_task(sheet: dict[str, Any]) -> str:
     history = sheet.get("history", [])
     if history:
-        return history[0].get("content", "")
+        return history[-1].get("content", "")
     return ""
 
 def get_history(sheet: dict[str, Any]) -> str: