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AI 評分結果上傳腳本說明

概述

這個腳本用於解析 AI 評分結果的 JSON 資料，並將結果上傳到資料庫的三個相關表中：

• evaluations - 評審記錄主表
• evaluation_scores - 評分結果明細表
• evaluation_feedback - AI 評語和建議表

資料庫表結構

1. evaluations 表

儲存評審的基本資訊：

• id - 主鍵
• project_id - 專案 ID
• overall_score - 總分 (78.5)
• max_possible_score - 滿分 (100)
• grade - 等級 (A-)
• analysis_duration - 分析耗時
• ai_model_version - AI 模型版本
• status - 狀態 (completed)
• error_message - 錯誤訊息

2. evaluation_scores 表

儲存各項評分標準的詳細分數：

• id - 主鍵
• evaluation_id - 關聯到 evaluations 表
• criteria_item_id - 關聯到 criteria_items 表
• score - 得分
• max_score - 滿分
• weight - 權重
• weighted_score - 加權分數
• percentage - 百分比

3. evaluation_feedback 表

儲存 AI 的評語和建議：

• id - 主鍵
• evaluation_id - 關聯到 evaluations 表
• criteria_item_id - 關聯到 criteria_items 表 (可為空)
• feedback_type - 反饋類型 (overall/criteria/strength/improvement)
• content - 反饋內容
• sort_order - 排序

使用方式

1. 環境設定

確保已設定資料庫連線環境變數：

export DB_HOST=localhost
export DB_USER=root
export DB_PASSWORD=your_password
export DB_NAME=ai_scoring_app

2. 執行腳本

cd scripts
node parse-ai-evaluation.js

3. 檢查結果

腳本會輸出詳細的執行過程，包括：

• 資料庫連接狀態
• 各表的記錄創建數量
• 最終的評分結果摘要

重要注意事項

1. criteria_item_id 對應

腳本中的 criteriaNameToId 物件需要根據實際資料庫中的 criteria_items 表來調整：

const criteriaNameToId = {
  "應用實務性": 52,  // 需要確認實際 ID
  "創新性": 53,
  "成效與效益": 54,
  "擴散與可複用性": 55,
  "簡報與表達": 56
};

2. project_id 設定

腳本中假設專案 ID 為 1，實際使用時需要根據實際情況調整：

const projectId = 1; // 需要根據實際專案 ID 調整

3. 資料驗證

執行前請確認：

• 資料庫連線正常
• criteria_items 表中有對應的評分項目
• projects 表中有對應的專案記錄

資料解析說明

AI JSON 結構

腳本解析的 AI JSON 包含以下主要部分：

• 基本資訊：專案標題、總分、等級等
• 評分標準：各項標準的得分和反饋
• 詳細分析：整體分析和關鍵發現
• 改進建議：保持優勢、關鍵改進、行動計劃

資料映射

• 每個評分標準會創建一條 evaluation_scores 記錄
• 每個評分標準的反饋會創建多條 evaluation_feedback 記錄
• 整體分析會創建 feedback_type 為 'overall' 的反饋記錄

錯誤處理

腳本包含完整的錯誤處理機制：

• 資料庫連線錯誤
• SQL 執行錯誤
• 資料驗證錯誤

所有錯誤都會在控制台輸出詳細資訊，並確保資料庫連線正確關閉。

擴展功能

如需處理其他 AI 評分結果，可以：

1. 修改 aiEvaluationResult 物件
2. 調整 criteriaNameToId 對應關係
3. 更新 projectId 設定
4. 重新執行腳本