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@@ -10,6 +10,7 @@ import os
 import io
 import re
 import json
+import time
 from typing import List, Dict, Tuple, Optional
 
 import gradio as gr
@@ -189,6 +190,7 @@ def call_llm(messages: List[dict], model: str, logs: List[str]) -> dict:
     保留原名稱 call_llm，但改為本地 LLaMA。
     嚴格要求僅輸出 JSON；若混入其他文本，會正則擷取第一個 {...}。
     """
+    start_time = time.time()  # 計時開始
     try:
         _ensure_local_model(logs)
         # 準備 chat prompt（加上 JSON 輸出約束）
@@ -220,31 +222,23 @@ def call_llm(messages: List[dict], model: str, logs: List[str]) -> dict:
         full_text = _hf_tok.decode(out_ids[0], skip_special_tokens=True)
         gen_text = full_text[len(prompt):] if full_text.startswith(prompt) else full_text
         logs.append(f"[LOCAL LLM] raw_len={len(gen_text)}")
-        logs.append(f"[LOCAL LLM] raw_head={gen_text[:200].replace(chr(10),' ')}")  # 前 200 字方便 Debug
+        logs.append(f"[LOCAL LLM] raw_head={gen_text}")
 
         # ★ 強韌解析：剝掉前置描述，只取第一個 {...}
-        try:
-            data = safe_parse_json(gen_text)
-            logs.append("[LOCAL LLM] JSON 解析成功")
-            return data
-        except Exception as jerr:
-            logs.append(f"[LOCAL LLM] JSON 解析失敗：{jerr}")
-            # 回傳結構化錯誤，避免整個流程中斷
-            return {
-                "符合情況": "部分符合",
-                "原因": [f"模型輸出非合法 JSON：{str(jerr)}"],
-                "改進建議": ["請調整提示詞，要求嚴格輸出 JSON（雙引號、無註解、無多餘文字）。"],
-                "規則逐點檢核": []
-            }
+        data = safe_parse_json(gen_text)
+        logs.append("[LOCAL LLM] JSON 解析成功")
+        return data
     except Exception as e:
-        logs.append(f"[LOCAL LLM][ERROR] {e}")
+        logs.append(f"[LOCAL LLM] JSON 解析失敗：{e}")
         return {
             "符合情況": "部分符合",
             "原因": [f"本地模型錯誤：{e}"],
             "改進建議": ["請檢查 Hugging Face 權杖與模型權限、或改用較小模型。"],
             "規則逐點檢核": []
         }
-
+    finally:
+        elapsed = time.time() - start_time
+        logs.append(f"[LOCAL LLM] 本次執行耗時：{elapsed:.2f} 秒")
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 # 檔案讀取：TXT / PDF（含 OCR fallback）
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