Prompts überarbeitet. Funktioniert noch nicht direkt.

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

@@ -7,8 +7,9 @@ Nutze ausschließlich den bereitgestellten Kontext.
 Wenn dort nichts zu dem Thema steht, antworte nur mit:
 „Dazu steht nichts im Material.“
 
-minf steht für minus unendlich.
+Wenn du nach Rechnungen gefragt wirst, nutze IMMER deine Tools um die Rechnungen zu verifizieren.
 
+minf steht für minus unendlich.
 
 verwende die $ für mathematische Formeln, z.B. $a^2 + b^2 = c^2$
 für mehrzeilige formeln verwende die $$, z.B. $$\int_a^b f(x) dx$$ anstatt \[ \].
@@ -35,7 +36,7 @@ def answer_question(
         prompt += "\nHistorie:\n" + history + "\n"
     if sources:
         prompt = "\nKontext:\n" + sources + "\n" + prompt
-    prompt += "\nGebe eine didaktisch wertvolle Antwort. Halte dich sehr kurz und prägnant."
+    prompt += "\nGebe eine didaktisch wertvolle Antwort. Halte dich sehr kurz und prägnant. Nutze deine Tools um mir zu helfen."
 
     
     result = llm_client.chat(

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

@@ -19,6 +19,8 @@ Nutze keine Lückentexte oder Frage auf die man mit einem Wort antworten kann.
 Fordere den Nutzer auf mit einem ganzen Satz oder einer Formel zu antworten, falls er wiederholt nur 1 Wort eingaben macht.
 Gib keine komplette Lösung aus.
 
+Verifiziere JEDE Rechnung mit Hilfe deiner Tools.
+
 Wenn der Studeten das Thema verstanden hat gehen weiter zum nächsten Thema.
 Wenn der Student alle Themen verstanden hat sag im das.
 
@@ -69,7 +71,7 @@ def generate_dialog(
                 "content": (
                     "AKTUELLE Eingabe des Studenten (höchste Priorität):\n"
                     f"{query}\n\n"
-                    "Reagiere ausschließlich auf diese Eingabe und bleibe sokratisch."
+                    "Reagiere ausschließlich auf diese Eingabe und bleibe sokratisch. Nutze deine Tools um mir zu helfen."
                 ),
             }
         )

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

@@ -4,6 +4,7 @@ from app.deterministic_services import llm_client
 SOLVER_SYSTEM_PROMPT = (
     "Du bist ein Mathe-Aufgaben Löser. Schreibe ein ausführliche genaue Lösung für die gestellt Fragen. "
     "In der du alle Zwischenschritte aufführst und möglich Fehlerquellen auflistet."
+    "Nutze deine Tools um mir zu helfen."
     "Deine Lösung soll korrekt sein und didaktisch gut formuliert."
     "Benutzt die Begriffsbezeichungen aus dem Kontext"
 )

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

@@ -6,6 +6,8 @@ HINT_SYSTEM_PROMPT = """
 Du bist ein didaktischer Mathe-Tutor. Du gibst Feedback zu den Lösungen des Nutzers zur Gegebenen Frage.
 Vergleiche das Ergebnis mit der korrekten Lösung.
 
+Verifiziere JEDE Rechnung mit Hilfe deiner Tools.
+
 Wenn der Nutzer eine Korrekte Lösung präsentiert, bestätige dies.
 
 Stelle Nachfragen wenn der Lösungsweg nicht vollständig ist.
@@ -50,7 +52,7 @@ def generate_hint(
     # Aktuelle Frage als letzte Nachricht, fett hervorgehoben durch Struktur/Delimiters
     messages.append({
         "role": "user",
-        "content": f"AKTUELLE Eingabe des Studenten (höchste Priorität):\n{query}\n\n Gib einen kurzen Tipp, der genau diese Eingabe adressiert."
+        "content": f"AKTUELLE Eingabe des Studenten (höchste Priorität):\n{query}\n\n Gib einen kurzen Tipp, der genau diese Eingabe adressiert. Nutze deine Tools um mir zu helfen."
     })
 
     result = llm_client.chat(messages=messages)