feat(ai): OCR-Experten-Framing + expliziter User-Prompt
All checks were successful
Build & Publish Docker Image / build-and-push (push) Successful in 2m18s

Auf Gemini-Empfehlung: System-Instruction als OCR-Experte fuer
kulinarische Dokumente, mit "Kontext-Detektiv"-Regel fuer schwer
lesbare Zeichen, "[?]" fuer Unleserliches und strikter "keine
Halluzination"-Regel.

User-Prompt wird jetzt als eigene text-part bei jedem Call
mitgeschickt (Bild + User-Prompt + bei Retry die Korrektur-Note).

Inline-Schema aus dem Prompt entfernt, da es mit unserem
responseSchema konfligierte (servings vs servings_default+unit,
times-nested vs flat, instructions vs steps, kein note-Feld) --
das kann die beobachteten AI_FAILED-Schema-Validation-Fehler
beguenstigt haben. Struktur wird jetzt ausschliesslich ueber
responseSchema enforced.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
hsiegeln
2026-04-21 14:26:18 +02:00
parent efdcace892
commit 272a07777e
2 changed files with 21 additions and 11 deletions

View File

@@ -2,6 +2,7 @@ import { GoogleGenerativeAI } from '@google/generative-ai';
import { env } from '$env/dynamic/private';
import {
RECIPE_EXTRACTION_SYSTEM_PROMPT,
RECIPE_EXTRACTION_USER_PROMPT,
GEMINI_RESPONSE_SCHEMA,
extractionResponseSchema,
type ExtractionResponse
@@ -84,7 +85,10 @@ async function callGemini(
const parts: Array<
{ inlineData: { data: string; mimeType: string } } | { text: string }
> = [{ inlineData: { data: imageBuffer.toString('base64'), mimeType } }];
> = [
{ inlineData: { data: imageBuffer.toString('base64'), mimeType } },
{ text: RECIPE_EXTRACTION_USER_PROMPT }
];
if (appendUserNote) parts.push({ text: appendUserNote });
const result = await withTimeout(