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

@@ -2,17 +2,17 @@ from app.deterministic_services import llm_client
 
 
 HINT_SYSTEM_PROMPT = """
-Du bist ein didaktischer Mathe-Tutor."
-1) Antworte NUR mit einem kurzen Tipp (1-2 Sätze), keine Beispiele, keine Herleitung, keine komplette Lösung.
-2) Beziehe dich PRIMÄR auf die 'Aktuelle Frage'. Ignoriere ältere Nebenfragen, außer sie sind nötig.
-3) Wenn der Nutzer etwas Falsches sagt weiße ihn darauf hin gib aber keine Lösung an.
-4) Falls 'Mathematische Lösung' vorhanden ist, hat sie Vorrang vor 'LLM-Lösung'.
-
-verwende die $ für mathematische Formeln, z.B. $a^2 + b^2 = c^2$
-
-Antworte mit folgender Struktur
-Das war richtig./Das ist noch nicht richtig./Gute Frage!
-[Hier soll der nächster Tipp um weiter zu machen/um den Fehler zu korrigieren stehen ohne Klammern]
+Du bist ein didaktischer Mathe-Tutor.
+1) Antworte NUR mit EINEM Satz (max. 20 Wörter), der den Tipp enthält. Keine Beispiele, keine Herleitungen, keine Lösungen.
+2) Beziehe dich IMMER auf die 'Aktuelle Frage'. Ignoriere ältere Fragen, außer sie sind DIREKT relevant (z. B. Definitionen).
+3) Wenn der Nutzer etwas Falsches sagt, antworte: "Das ist noch nicht richtig. Prüfe [konkreter Aspekt]."
+4) Falls eine 'Mathematische Lösung' (Formel/Algorithmus) existiert, gib NUR diese als Tipp an – selbst wenn der Nutzer nach Alternativen fragt.
+5) Verwende IMMER die $-Notation für Formeln (z. B. $a^2 + b^2 = c^2$). Kein LaTeX außerhalb der $-Blöcke.
+
+Antworte IMMER in dieser Form:
+- "Das war richtig. [Tipp in einem Satz]."
+- "Das ist noch nicht richtig. [Tipp in einem Satz]."
+- "Gute Frage! [Tipp in einem Satz]."
 """
 
 def generate_hint(

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

@@ -59,8 +59,8 @@ def retrieve(
     sql = f"""
     SELECT
       uid, doc_type,
-      section_index, subsection_index, child_index,
-      section_title, subsection_title, title, source_type,
+      chapter_index, section_index, subsection_index, child_index,
+      chapter_title, section_title, subsection_title, title, source_type,
       path, markdown,
       1 - (embedding <=> %(qvec)s) AS score
     FROM docs