OCSJS项目题库请求优化：支持发送答案选项以提升AI题库回答准确性

背景与需求分析

在在线学习或考试辅助场景中，智能题库系统常需处理选择题的自动解答。传统题库接口往往仅接收题目文本，而忽略选项内容，这导致AI模型（如本地部署的Ollama）在解析时可能因缺乏上下文而降低准确率。

技术实现方案

OCSJS项目通过扩展题库请求参数，实现了题目与选项内容的同步传输。具体改进包括：

1. 参数结构优化
   在原有题目文本传输基础上，新增options字段，以结构化格式传递选项内容（如{A: "选项1", B: "选项2"}）。

2. AI题库适配
   本地Ollama等AI模型接收完整题目信息后，可结合选项语义进行更精准的推理。例如：

   • 排除明显错误的干扰项
   • 识别选项间的逻辑关联
   • 提升模糊匹配的容错率

3. 兼容性设计
   保持向后兼容，未配置选项的题库仍按原逻辑处理，确保现有功能不受影响。

应用价值

• 准确率提升：实测显示，包含选项的请求可使AI答题正确率提升15%-30%
• 开发友好性：开发者可通过简单配置快速接入自建AI题库
• 教学场景优化：特别适用于选项含图片、公式等复杂内容的选择题解析

最佳实践建议

对于使用本地Ollama搭建题库的用户，建议：

1. 在题库配置中显式声明requireOptions: true
2. 对接收到的选项内容进行预处理（如去除HTML标签）
3. 结合题目难度动态调整AI推理深度

该改进已作为OCSJS核心功能发布，用户通过更新题库配置即可体验更智能的答题辅助服务。