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@@ -18,7 +18,7 @@ from PIL import Image
 GROQ_API_KEY = os.getenv("GROQ_API_KEY")
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
-# --- 資料讀取與 RAG ---
+# --- 1. 資料讀取 (主要資料庫) ---
 df = pd.DataFrame() 
 try:
     df = pd.read_csv('google_maps_rag_data.csv')
@@ -42,8 +42,23 @@ try:
     if 'Mood_Tags' not in df.columns:
         df['Mood_Tags'] = df.apply(classify_mood, axis=1)
 except:
-    print("⚠️ 找不到 CSV，RAG 功能將受限")
+    print("⚠️ 找不到 google_maps_rag_data.csv，RAG 功能將受限")
 
+# --- 2. 資料讀取 (Prompt 資料庫) [新增/修改部分] ---
+df_prompts = pd.DataFrame()
+try:
+    df_prompts = pd.read_csv('restaurants_prompts_v6.csv')
+    # 確保以 Name 為索引，方便快速查詢
+    # 假設 CSV 欄位名稱是 'Name' 和 'Image_Prompt'，如果不一樣請在這裡改
+    if 'Name' in df_prompts.columns:
+        df_prompts.set_index('Name', inplace=True)
+    else:
+        print("⚠️ Prompt CSV 中找不到 'Name' 欄位")
+except:
+    print("⚠️ 找不到 restaurants_prompts_v6.csv，將使用預設 Prompt")
+
+
+# --- RAG 建置 ---
 retriever = None
 if not df.empty:
     loader = DataFrameLoader(df, page_content_column="RAG_Content")
@@ -127,7 +142,10 @@ def get_restaurant_data(mood_score_str, food_choice):
     return candidates.sample(1).iloc[0], False
 
 def generate_content_with_groq(restaurant_name, restaurant_detail, user_diary, mood_score, quiz_result):
-    if not GROQ_API_KEY: return "⚠️ 請設定 GROQ_API_KEY", "Delicious food"
+    """
+    修改說明：這裡不再生成 Image Prompt，只專注於生成文字回應。
+    """
+    if not GROQ_API_KEY: return "⚠️ 請設定 GROQ_API_KEY"
     
     client = OpenAI(api_key=GROQ_API_KEY, base_url="https://api.groq.com/openai/v1")
     
@@ -146,36 +164,31 @@ def generate_content_with_groq(restaurant_name, restaurant_detail, user_diary, m
     餐廳名稱：{restaurant_name}
     詳細資料：{restaurant_detail}
     
-    請完成兩個任務：
-    1. 【回應內容】：用繁體中文寫一段溫暖有趣的回覆。
+    請完成任務：
+    【回應內容】：用繁體中文寫一段溫暖有趣的回覆。
        - 結合「日記」與「前測人設」給予回應。
        - 推薦上述餐廳，說明為什麼這家店適合他。
-    
-    2. 【圖片 Prompt】：提供一個英文 Image Prompt。
-       - 根據「詳細資料」中的具體食物描述。
-       - 風格：Cinematic lighting, photorealistic, 8k, close-up food shot.
-       - 格式：直接給 Prompt 文字，不要加引號。
+       - 不需要提供圖片 Prompt，直接回覆內容即可。
     """
     try:
         response = client.chat.completions.create(
-            model="llama-3.3-70b-versatile", messages=[{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_msg}]
+            model="llama-3.3-70b-versatile", 
+            messages=[{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_msg}]
         )
         content = response.choices[0].message.content
-        if "Prompt：" in content:
-            parts = content.split("Prompt：" if "Prompt：" in content else "Prompt:")
-            return parts[0].replace("回應：", "").strip(), parts[1].strip()
-        return content, f"Delicious food from {restaurant_name}, photorealistic, 8k"
+        return content
     except Exception as e:
-        return f"Groq Error: {str(e)}", "Food"
+        return f"Groq Error: {str(e)}"
 
 def generate_image_huggingface(prompt):
     if not HF_TOKEN: return None
     try:
         hf_client = InferenceClient(token=HF_TOKEN)
+        # 您可以使用原本的模型，或嘗試其他模型
         return hf_client.text_to_image(prompt=prompt, model="stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0")
     except: return None
 
-# --- 主邏輯 Agent ---
+# --- 主邏輯 Agent (已修改圖片 Prompt 來源) ---
 def mood_agent_logic(score_input, food_input, diary_input, quiz_state):
     restaurant, is_random = get_restaurant_data(score_input, food_input)
     if restaurant is None:
@@ -187,17 +200,43 @@ def mood_agent_logic(score_input, food_input, diary_input, quiz_state):
     url = restaurant['URL']
     note = "(隨機推薦)" if is_random else ""
 
+    # 1. 處理 RAG 內容
     rag_info = str(restaurant['RAG_Content'])
     if retriever:
         docs = retriever.invoke(name)
         if docs: rag_info = "\n".join([d.page_content for d in docs])
 
-    ai_text, img_prompt = generate_content_with_groq(name, rag_info, diary_input, score_input, quiz_state)
-    final_response = f"### 🍽️ 推薦：{name} {note}\n\n{ai_text}"
+    # 2. 呼叫 LLM 產生文字回應 (不再產生 Prompt)
+    ai_text = generate_content_with_groq(name, rag_info, diary_input, score_input, quiz_state)
     
+    final_response = f"### 🍽️ 推薦：{name} {note}\n\n{ai_text}"
     map_html = f'<div style="text-align:center"><a href="{url}" target="_blank" style="background:#4CAF50;color:white;padding:8px 16px;border-radius:20px;text-decoration:none">🗺️ Google Map 導航</a></div>'
     
+    # 3. 先回傳文字與地圖
     yield final_response, None, map_html
+
+    # 4. 查找 CSV 獲取 Prompt 並生成圖片 [修改重點]
+    img_prompt = f"Delicious food from {name}, cinematic lighting, 8k" # 預設值
+    
+    if not df_prompts.empty and name in df_prompts.index:
+        try:
+            # 假設 CSV 中存 Prompt 的欄位叫 'Image_Prompt'，如果不一樣請修改這裡
+            csv_prompt = df_prompts.loc[name, 'Image_Prompt']
+            # 如果有多筆資料 (重複名稱)，取第一筆
+            if isinstance(csv_prompt, pd.Series):
+                csv_prompt = csv_prompt.iloc[0]
+            
+            if pd.notna(csv_prompt) and str(csv_prompt).strip() != "":
+                img_prompt = str(csv_prompt)
+                print(f"✅ 使用 CSV Prompt ({name}): {img_prompt[:30]}...")
+            else:
+                print(f"⚠️ 餐廳 {name} 在 CSV 中，但 Prompt 空白，使用預設值")
+        except Exception as e:
+             print(f"⚠️ 讀取 Prompt 發生錯誤: {e}")
+    else:
+        print(f"ℹ️ 餐廳 {name} 不在 Prompts CSV 中，使用預設生成規則")
+
+    # 5. 生成圖片
     image_output = generate_image_huggingface(img_prompt)
     yield final_response, image_output, map_html
 
@@ -215,7 +254,6 @@ def handle_q2_change(selected_label, current_state):
     current_state["q2"] = q2_options_map[selected_label]
     return current_state, gr.Button(interactive=True, variant="primary", value="完成測驗 (前往點餐) ➔")
 
-# 🟢 換頁邏輯：回傳 gr.update 來控制 Column 的 visible
 def go_to_page_2():
     return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
 
@@ -231,7 +269,7 @@ with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
     gr.HTML(f"<style>{custom_css}</style>")
     quiz_state = gr.State(value={})
 
-    # ------ Page 1: 測驗第一題 (使用 Column) ------
+    # ------ Page 1: 測驗第一題 ------
     with gr.Column(visible=True) as page_1_col:
         gr.Markdown("### 🔮 第一題：直覺測試")
         gr.Image(value=img_path_1, type="filepath", label="請觀察圖片", height=300)
@@ -239,7 +277,7 @@ with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
         radio_q1 = gr.Radio(choices=list(q1_options_map.keys()), label="請選擇", elem_classes="vertical-radio")
         btn_q1_next = gr.Button("下一頁 ➔", interactive=False)
 
-    # ------ Page 2: 測驗第二題 (使用 Column, 預設隱藏) ------
+    # ------ Page 2: 測驗第二題 ------
     with gr.Column(visible=False) as page_2_col:
         gr.Markdown("### 🔮 第二題：魔法適性")
         gr.Image(value=img_path_2, type="filepath", label="請觀察圖片", height=300)
@@ -247,7 +285,7 @@ with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
         radio_q2 = gr.Radio(choices=list(q2_options_map.keys()), label="請選擇", elem_classes="vertical-radio")
         btn_q2_finish = gr.Button("完成測驗 ➔", interactive=False)
 
-    # ------ Page 3: 主功能 (使用 Column, 預設隱藏) ------
+    # ------ Page 3: 主功能 ------
     with gr.Column(visible=False) as main_app_col:
         gr.Markdown(f"## 🍱 AI 心情食堂導航")
         gr.Markdown("測驗結束！現在，告訴我你真正想吃什麼吧！")
@@ -265,20 +303,11 @@ with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
                 map_output = gr.HTML(label="地圖導航")
 
     # ------ 事件綁定 ------
-    
-    # Q1: 選擇 -> 啟用按鈕
     radio_q1.change(fn=handle_q1_change, inputs=[radio_q1, quiz_state], outputs=[quiz_state, btn_q1_next])
-    
-    # Q1: 按鈕 -> 隱藏 Page 1, 顯示 Page 2
     btn_q1_next.click(fn=go_to_page_2, outputs=[page_1_col, page_2_col])
-    
-    # Q2: 選擇 -> 啟用按鈕
     radio_q2.change(fn=handle_q2_change, inputs=[radio_q2, quiz_state], outputs=[quiz_state, btn_q2_finish])
-    
-    # Q2: 按鈕 -> 隱藏 Page 2, 顯示 Main App
     btn_q2_finish.click(fn=go_to_main_app, outputs=[page_2_col, main_app_col])
 
-    # Main: 送出 -> 執行 Agent
     submit_btn.click(
         fn=mood_agent_logic,
         inputs=[score_input, food_input, diary_input, quiz_state],