输出错误模型

VideoAnalysisCore/AICore/GPT/ChatGPTType.cs

@@ -11,7 +11,7 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
        //public const string GPT5_mini = "gpt-5-mini";
        //public const string GPT5 = "gpt-5-2025-08-07";
 
-       public const string GPT54_mini = "gpt-5.4-mini";
+       public const string GPT54_mini = "gpt-5.4-mini-2026-03-17";
        public const string GPT54 = "gpt-5.4";
 
        public const string Deepseek_Reasoner = "deepseek-reasoner";

VideoAnalysisCore/AICore/GPT/GPTClient.cs

@@ -75,7 +75,7 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
             var chatResp = await PostJsonStreamAsync(Config.Host + Config.Path, chatReq, Config.ApiKey);
             if (!chatResp.IsSuccessStatusCode)
             {
-                await _workflowManager.AddTaskLog(chatReq.taskId, "==>请求GPT服务器异常 " + chatResp?.StatusCode + " " + await chatResp.Content.ReadAsStringAsync());
+                await _workflowManager.AddTaskLog(chatReq.taskId, $"==>请求GPT服务器异常 {chatResp?.StatusCode}  模型 {chatReq.model}  {await chatResp.Content.ReadAsStringAsync()}");
                 if (--i < 0)
                 {
                     throw new Exception("请求GPT服务器失败次数过多");

VideoAnalysisCore/AICore/GPT/GTP_Analysis_1.cs

@@ -220,16 +220,17 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
             var checkMessage =
                 $"""
                 请你担任一位专业的视频内容分析教研老师，擅长评估视频内容的结构和逻辑流暢度。
+                {(taskInfo.VideoType == AttachmentsInfoType.复习 ?" 本堂课是复习课,分段可能是针对大段的知识点讲解" :string.Empty)}
                 核心任务： 请根据我提供的【分段方案】【完整字幕文本】，对该分段方案进行严谨评估。
                 补充上下文：{pptFormat}
                 本节课所属章节：{sections}
                 内容结构与主题合理性：
-                    分段准确性：评估单个分段内的课堂字幕内容与分段的Theme/Conten匹配、是否存在错误,捏造的情况(硬性指标)。
+                    分段准确性：评估单个分段内的课堂字幕描述内容与分段的Theme/Conten匹配、是否存在错误,捏造的情况(硬性指标)。
                     知识点分配：检查分段内的知识点是否与分段Conten有关联，知识点分配给这个分段是否合理(硬性指标)。
                     逻辑过渡：评估分段之间的过渡是否自然流畅，后一段是否是前一段内容的合理延伸或转折。
                     额外补充: 
                         1. 忽略掉分段没有结束时间的问题我会自己处理
-                        2. 评估的分数只针对分段方案的内容是否与实际字幕描述内容符合
+                        2. 评估的分数只针对分段方案的内容是否与实际字幕讲述内容符合
                         3. 字幕内容仅供参考不被计入扣分项
                 综合评分：
                     请基于以上分析，提供一个0-100的综合得分（70分及格,打分一定要严谨,总分一定要准确）。
@@ -394,7 +395,7 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         private async Task<List<VideoKnowRes>> Analytics(VideoTask taskInfo,
-            TotalCaptionsDto captions, string sections)
+            TotalCaptionsDto captions, string sections,string last改进意见)
         {
             var tryCount = 10;
             while (tryCount-- > 0)
@@ -422,8 +423,10 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
                              不分析课堂作业相关的内容我已经预处理了
                              初步划分阶段：{keyFrameStr}
                              Stage：判断阶段类型如果内容以解题为主，归类为“例题精讲”；如果涉及新知识讲解，归类为“新知讲解”；以此类推。
-                             Content：简述单个阶段的核心讲解内容40~150字（如“例题”“证明”“练习”“总结”...）, 必须完全基于字幕文本可推断的信息，禁止捏造不存在的内容（硬性条件）。
-                             Theme：理解Content，提炼一个精确的主题（例如，“柯西不等式的基本应用”）。
+                             Content：简述单个阶段的核心讲解内容40~150字（如“例题”“证明”“练习”“总结”...）, 必须完全基于字幕文本可推断的信息，禁止捏造不存在的内容,表述可稍微收敛绝对化措辞，避免出现比字幕更强的结论外推（硬性条件）。
+                             Theme：理解Content，提炼一个精确的主题 （例如，“xxxx的基本应用” 标题尽量避免过度理想化，保持“教学实际流程”与“知识点概括”一致）。
+                             {(string.IsNullOrEmpty(last改进意见) ? last改进意见 :"我还有一段上次分析结果的的改进意见 也请你在分析时也参考不要在出现相同问题 "+ last改进意见)}
+                             --------------------------------------------------------
                              输出要求：确保阶段划分合理、无重叠、
                              输出格式要求：内容只返回json格式({resFormat})
                              字幕格式(开始秒:内容|下一段字幕).以下是包含时间的视频字幕文本。
@@ -760,10 +763,11 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
             var maxVideoTime = captions?.TimeBase?.LastOrDefault()?.End ?? 0;
             List<VideoKnowRes>? questionRes = null;
             var tryCount = 20;
+            var last改进意见 = string.Empty;
             while (tryCount-- > 0)
             {
                 //视频字幕分析
-                questionRes = await Analytics(taskInfo, captions, sections);
+                questionRes = await Analytics(taskInfo, captions, sections, last改进意见);
                 if (questionRes is null) continue;
                 //处理分段 知识点
                 List<VideoKonwPoint> insertData = await GetVideoKnow(questionRes, taskInfo, sections, knowledgeInfos);
@@ -774,6 +778,8 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
                 await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>课堂内容AI分析结果 得分=>{checkRes.Score}");
                 await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>改进意见 {checkRes.Suggestion}");
                 await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>扣分原因 {checkRes.MinusScore}");
+                last改进意见 = checkRes.Suggestion;
+
                 // 质量复检
                 //if (checkRes != null)
                 //{