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@@ -240,24 +240,24 @@ def check_csv_and_run(file, key):
         required_columns = {"Question", "Context", "Answer"}
         actual_columns = set(df.columns)
 
-        # if actual_columns != required_columns:
-        #     return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": f"欄位錯誤：應包含欄位 {required_columns}，實際為 {actual_columns}"}]), None
+        if actual_columns != required_columns:
+            return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": f"欄位錯誤：應包含欄位 {required_columns}，實際為 {actual_columns}"}]), None
 
-        # if df.shape[0] == 0:
-        #     return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": "檔案中沒有資料列!"}]), None
+        if df.shape[0] == 0:
+            return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": "檔案中沒有資料列!"}]), None
 
-        # invalid_rows = df[df["Question"].notnull() & (df["Answer"].isnull() | df["Context"].isnull())]
-        # if len(invalid_rows) > 0:
-        #     missing_questions = "\n".join(f"- {q}" for q in invalid_rows["Question"].tolist())
-        #     return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": f"發現 {len(invalid_rows)} 筆資料中 Answer 或 Context 為空：\n{missing_questions}"}]), None
+        invalid_rows = df[df["Question"].notnull() & (df["Answer"].isnull() | df["Context"].isnull())]
+        if len(invalid_rows) > 0:
+            missing_questions = "\n".join(f"- {q}" for q in invalid_rows["Question"].tolist())
+            return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": f"發現 {len(invalid_rows)} 筆資料中 Answer 或 Context 為空：\n{missing_questions}"}]), None
         
-        # # check eval context
-        # try:
-        #     for i, val in df["Context"].dropna().items():
-        #         if not isinstance(eval(val), list):
-        #             return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": f"第 {i + 1} 筆 Context 欄格式錯誤，請確認其內容應為 list"}]), None
-        # except Exception as e:
-        #     return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": f"Context 欄格式解析錯誤，請確認其為有效的 list 格式，例如 ['A', 'B']：{str(e)}"}]), None
+        # check eval context
+        try:
+            for i, val in df["Context"].dropna().items():
+                if not isinstance(eval(val), list):
+                    return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": f"第 {i + 1} 筆 Context 欄格式錯誤，請確認其內容應為 list"}]), None
+        except Exception as e:
+            return pd.DataFrame([{"錯誤訊息": f"Context 欄格式解析錯誤，請確認其為有效的 list 格式，例如 ['A', 'B']：{str(e)}"}]), None
         
         # 若上傳之待評估檔案無錯誤，執行評估
         try: