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@@ -1390,49 +1390,45 @@ def get_file_path_tab6(file):
 # 修改後的 Tab6 主執行函式
 def langgraph_tab6_main(query: str, file=None):
     try:
-        # 僅支援單檔案上傳：如果 file 為列表，取第一個檔案
-        if isinstance(file, list):
-            file = file[0] if file else None
-
-        file_names = []
-        retriever = None  # 預設沒有文件內容
-        if file is not None:
-            # 取得檔案路徑（使用原有的 get_file_path 函式，不做修改）
-            path = get_file_path(file)
-            if path:
-                file_names.append(os.path.basename(path))
-                # 根據檔案副檔名選擇 Loader
-                if path.lower().endswith(".pdf"):
-                    loader = PyPDFLoader(path)
-                elif path.lower().endswith(".docx"):
-                    loader = UnstructuredWordDocumentLoader(path)
-                else:
-                    loader = TextLoader(path)
-                docs = loader.load()
-                # 若成功讀取到內容，建立檢索器
-                if docs:
-                    chunks = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50).split_documents(docs)
-                    db = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
-                    retriever = db.as_retriever()
-                    # 將建立好的 retriever設定到全域 session_retriever，
-                    # 以供 Summarisation 或 Document QA 任務使用
-                    global session_retriever
-                    session_retriever = retriever
-                else:
-                    print("Loader did not return any document content from:", path)
+        # 以多檔案模式處理上傳的檔案
+        files = file if isinstance(file, list) else [file] if file else []
+        all_docs, file_names = [], []
+        for f in files:
+            # 使用原有的 get_file_path 函式
+            path = get_file_path(f)
+            if not path:
+                print("get_file_path returned None for file:", f)
+                continue
+            file_names.append(os.path.basename(path))
+            print("Processing file:", path)
+            # 根據副檔名選擇 Loader
+            if path.lower().endswith(".pdf"):
+                loader = PyPDFLoader(path)
+            elif path.lower().endswith(".docx"):
+                loader = UnstructuredWordDocumentLoader(path)
             else:
-                print("get_file_path returned None for the uploaded file.")
+                loader = TextLoader(path)
+            docs = loader.load()
+            print("Docs loaded from", path, ":", docs)
+            all_docs.extend(docs)
+        
+        # 建立檢索器，合併所有檔案內容
+        if not all_docs:
+            print("No document content read. file_names:", file_names)
+            retriever = None
         else:
-            print("No file uploaded.")
-
+            chunks = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50).split_documents(all_docs)
+            db = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
+            retriever = db.as_retriever()
+            # 設定全域 session_retriever，供文件相關工具使用
+            global session_retriever
+            session_retriever = retriever
+        
         # 建立 LangGraph 流程
         graph = build_langgraph_pipeline()
-        # state 中包含查詢與檔案名稱（若有）
         state = {"query": query, "file_names": file_names}
-        # 如果有 retriever，放入 state（下游任務可檢查 state 中的 retriever）
         if retriever is not None:
             state["retriever"] = retriever
-
         result = graph.invoke(state)
         if "answer" in result:
             return result["answer"]
@@ -1589,7 +1585,7 @@ demo = gr.TabbedInterface(
             fn=langgraph_tab6_main,
             inputs=[
                 gr.Textbox(label="Ask anything"),
-                gr.File(label="Upload one or more files", file_types=[".pdf", ".txt", ".docx"], file_count="single")
+                gr.File(label="Upload one or more files", file_types=[".pdf", ".txt", ".docx"], file_count="multiple")
             ],
             outputs="text",
             title="LangGraph GPT-like QA (Tab6)",