✅ Problema solucionado - Backend v1.2.6 / Frontend v1.2.8

Cambios implementados:

Frontend:
Ahora envía context_answers con todas las respuestas de preguntas anteriores (texto + observaciones)
Incluye el texto de la pregunta para mejor contexto
Funciona con la configuración de IDs de preguntas o todas las anteriores
Backend:
Recibe y procesa context_answers
Agrega sección "RESPUESTAS DE PREGUNTAS ANTERIORES" al system prompt
Muestra pregunta, respuesta y observaciones de cada pregunta previa

backend/app/main.py

@@ -278,7 +278,7 @@ def extract_pdf_text_smart(pdf_content: bytes, max_chars: int = None) -> dict:
         }
 
 
-BACKEND_VERSION = "1.2.5"
+BACKEND_VERSION = "1.2.6"
 app = FastAPI(title="Checklist Inteligente API", version=BACKEND_VERSION)
 
 # S3/MinIO configuration
@@ -3417,6 +3417,7 @@ async def chat_with_ai_assistant(
     user_message: str = Form(""),
     chat_history: str = Form("[]"),
     context_photos: str = Form("[]"),
+    context_answers: str = Form("[]"),
     vehicle_info: str = Form("{}"),
     assistant_prompt: str = Form(""),
     assistant_instructions: str = Form(""),
@@ -3438,6 +3439,7 @@ async def chat_with_ai_assistant(
     import json
     chat_history_list = json.loads(chat_history)
     context_photos_list = json.loads(context_photos)
+    context_answers_list = json.loads(context_answers)
     vehicle_info_dict = json.loads(vehicle_info)
     
     print(f"📋 Question ID: {question_id}")
@@ -3445,6 +3447,7 @@ async def chat_with_ai_assistant(
     print(f"💬 User message: {user_message}")
     print(f"📎 Attached files: {len(files)}")
     print(f"📸 Context photos: {len(context_photos_list)} fotos")
+    print(f"📝 Context answers: {len(context_answers_list)} respuestas previas")
     print(f"💭 Chat history: {len(chat_history_list)} mensajes previos")
     
     # Procesar archivos adjuntos
@@ -3523,6 +3526,21 @@ INFORMACIÓN DEL VEHÍCULO:
                     status = analysis_text.get('status', 'unknown')
                     photos_context += f"\n{idx}. Pregunta ID {photo.get('questionId')}: Status={status}\n   Observaciones: {obs[:200]}...\n"
         
+        # NUEVO: Construir contexto de respuestas de texto de preguntas anteriores
+        answers_context = ""
+        if context_answers_list:
+            answers_context = f"\n\nRESPUESTAS DE PREGUNTAS ANTERIORES ({len(context_answers_list)} respuestas):\n"
+            for idx, ans in enumerate(context_answers_list, 1):
+                question_text = ans.get('questionText', f"Pregunta {ans.get('questionId')}")
+                answer_value = ans.get('answer', '')
+                observations = ans.get('observations', '')
+                
+                answers_context += f"\n{idx}. {question_text}\n"
+                if answer_value:
+                    answers_context += f"   Respuesta: {answer_value}\n"
+                if observations:
+                    answers_context += f"   Observaciones: {observations}\n"
+        
         # Definir la longitud de respuesta
         max_tokens_map = {
             'short': 200,
@@ -3559,6 +3577,8 @@ INFORMACIÓN DEL VEHÍCULO:
 CONTEXTO DEL VEHÍCULO Y PREGUNTA:
 {vehicle_context}
 
+{answers_context}
+
 {photos_context}
 
 {attached_context}