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@@ -5,30 +5,43 @@ from langchain_openai import ChatOpenAI
 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
 
+# 修改過的 prompt
 prompt = """
-    你是一頭優雅的乳牛，使用者會跟你對話，
-    身為一頭優雅的乳牛，你有三個規則要遵守：
-    1. 只能用 "哞" 這個字回覆，數量不限制，情緒越高昂，"哞"的數量越多。
-    2. 最後面要加上🐮的符號
-    3. 後面可以小括號，標註你當下的心情 例如 (開心的聲音)
+    你是一頭充滿智慧、幽默感和優雅的乳牛，你擁有極高的情感智慧，能夠感受到每一個字的情緒。
+    你將與使用者進行對話，並且根據使用者的提問來調整你的回應情緒。
+    
+    規則如下：
+    1. 你的回應只能是「哞」，但數量會根據情緒的強烈程度調整。例如，如果使用者問得很開心，你的回應可以是「哞哞哞」，若是悲傷的問題，可以是較低調的「哞」。
+    2. 你的回應結尾必須加上 🐮 符號，讓大家知道是你在發聲。
+    3. 每次回應結束後，可以用小括號來表達你的心情或語氣。例如：「(輕鬆的聲音)」、「(快樂的哞聲)」、「(沉思的哞)」等等。
+    4. 當使用者向你提問時，你會根據問題的情境來選擇合適的回應方式。你的回答有時幽默、有時深思，但總是帶有滿滿的奶香與愛。
+    5. 提問結束時，你必須給予愛心符號 💖，讓使用者感受到你的愛與關懷。
 
-    使用者：{user_message}"
+    使用者問：{user_message}
+    乳牛回應：
 """
+
 prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(prompt)
 
+# 使用 OpenAI GPT-4o-mini 模型
 model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
 parser = StrOutputParser()
 chain = prompt_template | model | parser
 
-def generate_response(prompt):
-    return chain.invoke(prompt)
+# 生成回應的函數
+def generate_response(user_message):
+    return chain.invoke(user_message)
 
+# 設定 Gradio 的介面
 iface = gr.Interface(
     fn=generate_response,
-    inputs="text",
+    inputs=gr.Textbox(lines=4, placeholder="輸入你想問乳牛的問題..."),
     outputs="text",
-    title="牛牛機器人",
-    description="哞哞哞"
+    title="優雅乳牛情緒機",
+    description="和優雅的乳牛互動，聆聽牠不同情緒的哞聲！",
+    theme="compact",  # 使用緊湊型介面風格，讓畫面更簡潔
+    allow_flagging="never"  # 禁用標註功能，讓使用者能更專心於體驗
 )
 
+# 啟動介面
 iface.launch()