AI 评审输入未按 evaluation 提示词构建 — 后端只传入章节文本而非包含蓝图/前序摘要的 JSON

[YakumoReddo]

描述

我在使用评审功能时发现后端并没有按照名为 evaluation 的评审提示词中要求的输入格式构建评审输入，而是仅把被评审的章节文本（选中版本或最新版本）直接发送给 LLM。结果导致不同模型表现不一致：有的模型（如 Gemini 2.5 Pro）会在格式不符时仍然“硬生成”评审结果并可能出现对不存在内容的评审；有的模型（如 GPT-5.2）会明确提示缺少上下文并返回不完整或错误的评审决策。

问题定位

问题代码位于 backend/app/api/routers/writer.py，大致位置在大约 888 行到 908 行（evaluate_chapter 函数中）。当前逻辑是直接把 version_to_evaluate.content 作为 LLM 的用户输入：

arboris-novel/backend/app/api/routers/writer.py

Lines 888 to 908 in dd80c69

	# 如果没有选中版本，使用最新版本进行评审
	version_to_evaluate = chapter.selected_version
	if not version_to_evaluate:
	# 获取该章节的所有版本，选择最新的一个
	from sqlalchemy.orm import selectinload
	stmt_versions = (
	select(Chapter)
	.options(selectinload(Chapter.versions))
	.where(
	Chapter.project_id == project_id,
	Chapter.chapter_number == request.chapter_number,
	)
	)
	result_versions = await session.execute(stmt_versions)
	chapter_with_versions = result_versions.scalars().first()
	if not chapter_with_versions or not chapter_with_versions.versions:
	raise HTTPException(status_code=400, detail="该章节还没有生成任何版本，无法进行评审")
	# 使用最新的版本（列表中的最后一个）
	version_to_evaluate = chapter_with_versions.versions[-1]

• 期望输入：按照 evaluation 提示词的要求，传入一个 JSON 结构，包含小说蓝图（world blueprint）、前序章节及其摘要、以及待评审章节内容等上下文信息，以便 LLM 基于完整上下文进行评审。
• 实际输入：仅传入待评审章节的内容字符串（version_to_evaluate.content）。

复现步骤

1. 使用项目生成若干章节并生成多个版本（或编辑章节）。
2. 在某个章节点击 AI 评审。
3. 在模型为 Gemini-2.5-Pro 时，观察返回评审结果有时会“凭空”生成与实际版本不相关的评审（模型忽略格式）。
4. 在模型为 GPT-5.2 时，观察返回会指出缺少蓝图/前序摘要等上下文并将评审标为失败或返回不完整建议。

实际行为（示例）

• Gemini（宽容于输入格式）：会生成看起来完整但可能不基于实际小说蓝图和前序章节的评审，甚至选择错误的版本为“最佳”并给出不一致的理由。

  gemini2.5_v1.txt
  gemini2.5_v2.txt

• GPT（严格格式或语义检查）：会明确提示缺少上下文（如蓝图或前序章节摘要），并可能直接返回“选择版本 1，但缺少其他内容”的结果或失败信息。
  gpt5.2.txt