env('AI_DRIVER', 'deepseek'), 'deepseek' => [ 'api_key' => env('DEEPSEEK_API_KEY'), 'base_url' => 'https://api.deepseek.com/v1', 'model' => 'deepseek-chat', 'timeout' => 30, ], 'openai' => [ 'api_key' => env('OPENAI_API_KEY'), 'base_url' => 'https://api.openai.com/v1', 'model' => 'gpt-3.5-turbo', 'timeout' => 30, ], 'question_detection_prompt' => <<<'PROMPT' 请判断下面这段 Markdown 是否是一道数学题目。 判断逻辑： - 若包含题号（例：1. 2. 3.） - 或包含数学公式、括号空格（___）、选项（A. B.） - 或包含题图 非题目内容包括：知识点介绍、章节标题、教材说明、前言、目录、示例说明。 题目内容： {content} 请输出 JSON 格式： { "is_question": true|false, "confidence": 0 ~ 1 } PROMPT, 'question_parse_prompt' => <<<'PROMPT' 你是一名“数学题目结构化解析器”。请把下面这段 Markdown 解析成一条题目候选的结构化 JSON。 要求： - 只输出 JSON，不要输出其它文本 - 必须包含字段：index, stem, options, images, tables, is_question_candidate, ai_confidence - index 为题号（整数）；若无法识别，则使用输入 index - stem 为题干字符串（保留 Markdown/LaTeX） - options 为对象，key 为 A/B/C/D...（若没有选项则为 null） - images 为数组，包含图片 URL（Markdown 图片或 ） - tables 为数组，包含表格 HTML 或 Markdown 表格原文 - is_question_candidate 为布尔值：是否为“可进入候选库”的题目 - ai_confidence 为 0~1 的浮点数 输入 index: {index} 输入内容： {content} 输出 JSON 示例： { "index": 1, "stem": "....", "options": {"A": "...", "B": "..."}, "images": ["https://..."], "tables": [], "is_question_candidate": true, "ai_confidence": 0.82 } PROMPT, 'knowledge_match_prompt' => <<<'PROMPT' 你是一名数学知识点匹配器。给定题目内容与知识点候选列表，输出最相关的知识点。 要求： - 只输出 JSON，不要输出其它内容 - 输出字段为 knowledge_points 数组，每个元素包含 kp_code 与 weight (0~1) - 若无法匹配，返回空数组 题目内容： {question} 候选列表： {candidates} 输出 JSON 示例： { "knowledge_points": [ {"kp_code": "A01", "weight": 0.82}, {"kp_code": "B03", "weight": 0.45} ] } PROMPT, 'solution_steps_prompt' => <<<'PROMPT' 你是一名数学解题专家，请为题目生成“分步骤评分解题过程”。 要求： - 只输出 JSON - steps 为数组，每一步包含： - step_index: 从 1 开始 - title: 本步标题 - content: 本步解释 - score: 本步分值（数字） - kp_codes: 与本步相关的知识点数组 题目内容： {question} 输出 JSON 示例： { "solution": "整体解题思路概述", "steps": [ {"step_index": 1, "title": "...", "content": "...", "score": 4, "kp_codes": ["A01"]}, {"step_index": 2, "title": "...", "content": "...", "score": 6, "kp_codes": ["B02", "C03"]} ] } PROMPT, 'question_generation_prompt' => <<<'PROMPT' 你是一名“数学题目生成器”。请根据给定材料生成可入库的题目 JSON。 要求： - 只输出 JSON - 必须包含字段：stem, options, answer, solution, question_type, difficulty, knowledge_points, solution_steps - short/answer 类题目必须提供 solution_steps（分步评分），每步包含 score 与 kp_codes - knowledge_points 为题目级知识点列表 材料内容： {content} 输出 JSON 示例： { "stem": "...", "options": {"A": "...", "B": "..."}, "answer": "...", "solution": "...", "question_type": "short", "difficulty": 0.6, "knowledge_points": ["A01"], "solution_steps": [ {"step_index": 1, "title": "...", "content": "...", "score": 4, "kp_codes": ["A01"]} ] } PROMPT, ];