docs: enhance /api/score OpenAPI docs with full Chinese docstring and response example

- Add detailed Chinese route docstring covering all 7 metrics, contexts format,
  ground_truth optional behavior, and Bearer auth instructions
- Add 200 response content example for Swagger UI Try-it-out
- Bump app version to 0.3.0

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>

webapp/api/score.py

@@ -34,16 +34,60 @@ def _check_auth(authorization: str | None, token: str) -> None:
     response_model=ScoreResponse,
     summary="单题实时评分（Dify 外部 Tool）",
     responses={
-        200: {"description": "各指标得分和加权综合得分。"},
+        200: {
+            "description": "各指标得分、加权综合得分及耗时。",
+            "content": {
+                "application/json": {
+                    "example": {
+                        "scores": {
+                            "faithfulness": 0.875,
+                            "answer_relevancy": 0.920,
+                            "context_recall": 0.810,
+                            "context_precision": 0.850,
+                        },
+                        "weighted_score": 0.8638,
+                        "latency_ms": 3420,
+                        "skipped_metrics": [],
+                        "error": None,
+                    }
+                }
+            },
+        },
         401: {"description": "配置了 SCORE_API_TOKEN 但未提供有效 Bearer token。"},
-        422: {"description": "请求参数校验失败。"},
+        422: {"description": "请求参数校验失败（必填字段缺失或 metrics 名称不合法）。"},
     },
 )
 def score_sample(
     request: ScoreRequest,
     authorization: Annotated[str | None, Header()] = None,
 ) -> ScoreResponse:
-    """Accept one QA sample, run RAGAS metrics synchronously, and return scores."""
+    """接受单条问答记录，同步运行 RAGAS 指标打分，实时返回各指标得分。
+
+    **主要用途**：供 Dify 外部 Tool 调用。Dify Agent 在生成回答后，将
+    `(question, answer, contexts)` 发送到此端点，即可获得 RAGAS 质量评分，
+    用于日志记录、质量监控或触发 Agent 自我改进流程。
+
+    **contexts 格式**：多个检索片段用 `context_separator`（默认 `" |||| "`）拼接为一个字符串，
+    服务端自动拆分后传入 RAGAS 管道。
+
+    **ground_truth 可选**：
+    - 提供时：所有指定指标均参与计算。
+    - 缺失时：自动跳过依赖参考答案的指标（`context_recall`、
+      `factual_correctness`、`semantic_similarity`、`noise_sensitivity`），
+      跳过的指标在响应的 `skipped_metrics` 列表中列出，对应 `scores` 值为 `null`。
+
+    **支持的 RAGAS 指标**：
+    - `faithfulness` — 回答与检索片段的事实一致性
+    - `answer_relevancy` — 回答与问题的相关性
+    - `context_recall` — 参考答案覆盖到的检索内容比例（需 ground_truth）
+    - `context_precision` — 检索片段中与答案相关的部分占比
+    - `noise_sensitivity` — 对无关噪声片段的敏感度（需 ground_truth）
+    - `factual_correctness` — 回答与参考答案的事实准确性（需 ground_truth）
+    - `semantic_similarity` — 回答与参考答案的语义相似度（需 ground_truth）
+
+    **鉴权**：若 `.env` 中配置了 `SCORE_API_TOKEN`，需在请求头携带
+    `Authorization: Bearer <token>`；留空则无需鉴权（适合内网部署）。
+    """
     settings = _get_settings()
 
     # Require Bearer auth only when the deployment configured a shared token.

webapp/server.py

@@ -92,7 +92,7 @@ def create_app() -> FastAPI:
             "- **报告 API** — 查询历史运行记录与评估报告\n\n"
             "> **快速开始**：调用 `POST /api/pipeline/jobs` 传入 PDF 文件夹路径即可启动完整评估流程。"
         ),
-        version="0.2.0",
+        version="0.3.0",
         openapi_tags=OPENAPI_TAGS,
     )