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app.py

@@ -2,10 +2,11 @@ import gradio as gr
 import os
 import json
 import time
+import asyncio
 from datetime import datetime
 import numpy as np
-from datasets import load_dataset
-from huggingface_hub import HfApi
+from datasets import load_dataset, Dataset as HFDataset
+from huggingface_hub import HfApi, upload_file, create_repo
 import torch
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 from openai import OpenAI
@@ -14,22 +15,34 @@ import io
 from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
 from dataclasses import dataclass, field
 from enum import Enum
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+import threading
+from tqdm import tqdm
+import traceback
+import queue
 
 # ==========================================
 # 環境變數設定
 # ==========================================
 HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
 OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "")
+ACCESS_PASSWORD = os.environ.get("ACCESS_PASSWORD", "netzero2025")  # 密碼保護
 
 # 資料集配置
 DATASET_NAME = "s880453/interview-transcripts-vectorized"
+OUTPUT_DATASET = "s880453/interview-outputs"  # 輸出資料集
 EMBEDDING_MODEL = "intfloat/multilingual-e5-large"
 
 # 採訪者名單（需要排除）
 INTERVIEWERS = ["徐美苓", "許弘諺", "郭禹彤"]
 
+# 並行處理設定
+MAX_WORKERS = 5  # 最多 5 個並行處理
+MAX_RETRIES = 3  # 最多重試 3 次
+RELEVANCE_THRESHOLD = 0.4  # 相關性門檻
+
 # ==========================================
-# 結構化數據模型（Pydantic 風格）
+# 結構化數據模型
 # ==========================================
 @dataclass
 class SearchResult:
@@ -44,23 +57,15 @@ class SearchResult:
     relevance_reasoning: str = ""
 
 @dataclass
-class RerankingResult:
-    """重排序結果"""
-    reasoning: str
-    speaker_relevance: str
-    content_relevance: str
-    context_relevance: str
-    relevance_score: float
-
-@dataclass
-class QuestionAnswerPair:
-    """問答對結構"""
-    question: str
-    answers: List[str]
-    raw_contexts: List[str]  # 原始 RAG 內容
-    relevant_turn_indexes: List[int]
-    confidence_scores: List[float]
-    search_results: List[SearchResult]
+class ProcessingStatus:
+    """處理狀態追蹤"""
+    total_items: int = 0
+    completed_items: int = 0
+    failed_items: int = 0
+    current_item: str = ""
+    start_time: float = 0.0
+    estimated_time: float = 0.0
+    errors: List[str] = field(default_factory=list)
 
 # ==========================================
 # 全域變數
@@ -70,15 +75,18 @@ embeddings = None
 tokenizer = None
 model = None
 openai_client = None
+hf_api = None
 all_speakers = []
 init_success = False
+processing_status = ProcessingStatus()
+status_lock = threading.Lock()
 
 # ==========================================
 # 初始化函數
 # ==========================================
 def initialize_system():
     """初始化系統"""
-    global dataset, embeddings, tokenizer, model, openai_client, all_speakers, init_success
+    global dataset, embeddings, tokenizer, model, openai_client, all_speakers, init_success, hf_api
     
     try:
         print("🔄 正在初始化系統...")
@@ -91,6 +99,22 @@ def initialize_system():
             print("⚠️ 未設定 OpenAI API Key")
             return False, "請設定 OPENAI_API_KEY"
         
+        # 初始化 Hugging Face API
+        hf_api = HfApi(token=HF_TOKEN)
+        
+        # 確保輸出資料集存在
+        try:
+            create_repo(
+                repo_id=OUTPUT_DATASET,
+                repo_type="dataset",
+                private=True,
+                exist_ok=True,
+                token=HF_TOKEN
+            )
+            print(f"✅ 輸出資料集 {OUTPUT_DATASET} 已準備")
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ 創建輸出資料集時出現問題: {e}")
+        
         # 載入資料集
         print(f"📊 正在載入資料集: {DATASET_NAME}")
         dataset = load_dataset(DATASET_NAME, split="train", token=HF_TOKEN)
@@ -126,7 +150,60 @@ def initialize_system():
         return False, error_msg
 
 # ==========================================
-# 向量搜尋函數（結合 speaker + content）
+# HF Dataset 上傳函數
+# ==========================================
+def upload_to_hf_dataset(file_path, file_type="guide", metadata=None):
+    """上傳檔案到 HF Dataset"""
+    try:
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        
+        # 決定路徑
+        if file_type == "guide":
+            repo_path = f"guide_outputs/{os.path.basename(file_path)}"
+        elif file_type == "chat":
+            repo_path = f"chat_exports/{os.path.basename(file_path)}"
+        else:
+            repo_path = f"others/{os.path.basename(file_path)}"
+        
+        # 上傳檔案
+        upload_file(
+            path_or_fileobj=file_path,
+            path_in_repo=repo_path,
+            repo_id=OUTPUT_DATASET,
+            repo_type="dataset",
+            token=HF_TOKEN
+        )
+        
+        print(f"✅ 檔案已上傳到 HF Dataset: {repo_path}")
+        
+        # 更新 metadata
+        if metadata:
+            metadata_path = f"metadata/{timestamp}.json"
+            metadata_content = json.dumps(metadata, ensure_ascii=False, indent=2)
+            
+            # 創建臨時檔案並上傳
+            with open(f"temp_metadata_{timestamp}.json", "w", encoding="utf-8") as f:
+                f.write(metadata_content)
+            
+            upload_file(
+                path_or_fileobj=f"temp_metadata_{timestamp}.json",
+                path_in_repo=metadata_path,
+                repo_id=OUTPUT_DATASET,
+                repo_type="dataset",
+                token=HF_TOKEN
+            )
+            
+            # 刪除臨時檔案
+            os.remove(f"temp_metadata_{timestamp}.json")
+        
+        return True, repo_path
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 上傳到 HF Dataset 失敗: {str(e)}")
+        return False, str(e)
+
+# ==========================================
+# 向量搜尋函數
 # ==========================================
 def average_pool(last_hidden_states, attention_mask):
     """Average pooling for embeddings"""
@@ -134,12 +211,10 @@ def average_pool(last_hidden_states, attention_mask):
     return last_hidden.sum(dim=1) / attention_mask.sum(dim=1)[..., None]
 
 def generate_query_embedding(query_text):
-    """生成查詢向量 - 使用正確的前綴格式"""
+    """生成查詢向量"""
     try:
-        # 添加查詢前綴（按照 multilingual-e5-large 的要求）
         query_with_prefix = f"query: {query_text}"
         
-        # Tokenize
         inputs = tokenizer(
             [query_with_prefix],
             max_length=512,
@@ -148,11 +223,9 @@ def generate_query_embedding(query_text):
             return_tensors='pt'
         )
         
-        # 生成嵌入
         with torch.no_grad():
             outputs = model(**inputs)
             query_embedding = average_pool(outputs.last_hidden_state, inputs['attention_mask'])
-            # L2 正規化
             query_embedding = torch.nn.functional.normalize(query_embedding, p=2, dim=1)
         
         return query_embedding.cpu().numpy()[0]
@@ -169,35 +242,14 @@ def build_reranking_prompt(query: str, search_results: List[Dict]) -> str:
 你將收到一個查詢和幾個檢索到的訪談片段。你的任務是根據片段與查詢的相關性來評估和評分每個片段。
 
 評分指南：
-1. 推理：分析片段中的關鍵信息及其與查詢的關係。
-2. 相關性評分（0到1）：
-   - 0 = 完全無關
-   - 0.3 = 輕微相關
-   - 0.5 = 中等相關
-   - 0.7 = 相關
-   - 0.9 = 高度相關
-   - 1 = 完全相關
-
-特別注意：
-- 必須排除採訪者（徐美苓、許弘諺、郭禹彤）的一般回覆
-- 檢查上下文相關性（turn_index前後範圍）
-- 評估多重主題匹配的可能性
+- 1.0 = 完全相關
+- 0.7-0.9 = 高度相關
+- 0.5-0.7 = 中等相關
+- 0.3-0.5 = 輕微相關
+- 0-0.3 = 幾乎無關
 
-請為每個搜尋結果提供JSON格式的評分：
-{
-    "results": [
-        {
-            "index": 0,
-            "reasoning": "分析原因",
-            "speaker_relevance": "發言人相關性",
-            "content_relevance": "內容相關性",
-            "context_relevance": "上下文相關性",
-            "relevance_score": 0.8
-        }
-    ]
-}"""
+請為每個搜尋結果提供JSON格式的評分。"""
     
-    # 構建搜尋結果文本
     results_text = f"查詢：{query}\n\n檢索結果：\n"
     for i, result in enumerate(search_results):
         results_text += f"\n結果 {i}:\n"
@@ -213,7 +265,7 @@ def intelligent_routing_and_reranking(query: str, selected_speakers: List[str],
         return []
     
     try:
-        # Step 1: 向量檢索 (Top-30 候選)
+        # Step 1: 向量檢索
         query_vector = generate_query_embedding(query)
         if query_vector is None:
             return []
@@ -221,15 +273,14 @@ def intelligent_routing_and_reranking(query: str, selected_speakers: List[str],
         # Step 2: 計算相似度並過濾
         initial_results = []
         for i, item in enumerate(dataset):
-            # 智慧路由：排除採訪者
+            # 排除採訪者
             if item['speaker'] in INTERVIEWERS:
                 continue
             
-            # 重要修正：嚴格的受訪者過濾
-            # 如果有選擇特定受訪者，只使用該受訪者的資料
+            # 嚴格的受訪者過濾
             if selected_speakers and len(selected_speakers) > 0:
                 if item['speaker'] not in selected_speakers:
-                    continue  # 跳過不在選擇列表中的受訪者
+                    continue
             
             # 計算向量相似度
             item_vector = np.array(item['embedding'])
@@ -251,10 +302,10 @@ def intelligent_routing_and_reranking(query: str, selected_speakers: List[str],
         if not candidates:
             return []
         
-        # Step 3: LLM 重排序
-        rerank_prompt = build_reranking_prompt(query, candidates[:10])  # 只重排序前10個
-        
+        # Step 3: LLM 重排序（只對前10個）
         try:
+            rerank_prompt = build_reranking_prompt(query, candidates[:10])
+            
             response = openai_client.chat.completions.create(
                 model="gpt-4o-mini",
                 messages=[
@@ -267,19 +318,17 @@ def intelligent_routing_and_reranking(query: str, selected_speakers: List[str],
             
             rerank_results = json.loads(response.choices[0].message.content)
             
-            # Step 4: 加權計分 (0.3 * vector + 0.7 * llm)
+            # Step 4: 加權計分
             final_results = []
             for i, candidate in enumerate(candidates[:10]):
-                llm_score = 0.5  # 預設分數
+                llm_score = 0.5
                 
-                # 從 LLM 結果中找到對應的分數
                 if 'results' in rerank_results:
                     for r in rerank_results['results']:
                         if r.get('index') == i:
                             llm_score = r.get('relevance_score', 0.5)
                             break
                 
-                # 計算加權分數
                 weighted_score = 0.3 * candidate['vector_score'] + 0.7 * llm_score
                 
                 final_results.append(SearchResult(
@@ -292,7 +341,7 @@ def intelligent_routing_and_reranking(query: str, selected_speakers: List[str],
                     weighted_score=weighted_score
                 ))
             
-            # 加入剩餘的候選（未經 LLM 重排序的）
+            # 加入剩餘的候選
             for candidate in candidates[10:]:
                 final_results.append(SearchResult(
                     text=candidate['text'],
@@ -307,14 +356,14 @@ def intelligent_routing_and_reranking(query: str, selected_speakers: List[str],
             # 按加權分數排序
             final_results.sort(key=lambda x: x.weighted_score, reverse=True)
             
-            # Step 5: 上下文擴展（只擴展相同受訪者的內容）
-            expanded_results = expand_context_by_turn_index(final_results[:5], selected_speakers)
+            # 只返回高於門檻的結果
+            filtered_results = [r for r in final_results if r.weighted_score >= RELEVANCE_THRESHOLD]
             
-            return expanded_results
+            return filtered_results
             
         except Exception as e:
-            print(f"LLM 重排序失敗，使用向量分數: {str(e)}")
-            # 降級處理：只使用向量分數
+            print(f"LLM 重排序失敗: {str(e)}")
+            # 降級處理
             return [SearchResult(
                 text=c['text'],
                 speaker=c['speaker'],
@@ -323,110 +372,274 @@ def intelligent_routing_and_reranking(query: str, selected_speakers: List[str],
                 vector_score=c['vector_score'],
                 llm_score=0.0,
                 weighted_score=c['vector_score']
-            ) for c in candidates[:top_k]]
+            ) for c in candidates if c['vector_score'] >= RELEVANCE_THRESHOLD]
             
     except Exception as e:
         print(f"智慧路由失敗: {str(e)}")
         return []
 
-def expand_context_by_turn_index(search_results: List[SearchResult], selected_speakers: List[str] = None, context_window: int = 10) -> List[SearchResult]:
-    """根據 turn_index 擴展上下文 - 只擴展相同受訪者的相關內容"""
-    expanded_results = []
-    added_indexes = set()
-    
-    # 只保留主要結果，不進行上下文擴展（避免引入雜訊）
-    for result in search_results:
-        # 添加原始結果
-        key = f"{result.speaker}_{result.turn_index}"
-        if key not in added_indexes:
-            expanded_results.append(result)
-            added_indexes.add(key)
+# ==========================================
+# 並行處理與錯誤重試
+# ==========================================
+def call_gpt_with_retry(prompt, max_retries=MAX_RETRIES):
+    """調用 GPT 並實現錯誤重試機制"""
+    for attempt in range(max_retries):
+        try:
+            response = openai_client.chat.completions.create(
+                model="gpt-4o-mini",
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": "你是訪談分析專家。基於提供的內容準確回答。"},
+                    {"role": "user", "content": prompt}
+                ],
+                temperature=0.1,
+                timeout=30  # 30秒超時
+            )
+            return response.choices[0].message.content
+        except Exception as e:
+            if attempt < max_retries - 1:
+                wait_time = 2 ** attempt  # 指數退避
+                print(f"API 調用失敗，{wait_time}秒後重試... (嘗試 {attempt + 1}/{max_retries})")
+                time.sleep(wait_time)
+            else:
+                print(f"API 調用最終失敗: {str(e)}")
+                return f"處理失敗: {str(e)}"
+
+def process_single_question(question, selected_speakers, question_index=0, total_questions=1):
+    """處理單個問題（用於並行處理）"""
+    try:
+        # 更新狀態
+        with status_lock:
+            processing_status.current_item = f"問題 {question_index + 1}/{total_questions}"
+        
+        # 使用智慧路由與重排序檢索
+        search_results = intelligent_routing_and_reranking(question, selected_speakers, top_k=30)
+        
+        # 過濾結果
+        filtered_results = [r for r in search_results if r.weighted_score >= RELEVANCE_THRESHOLD]
+        
+        if not filtered_results:
+            return {
+                'question': question,
+                'answer': "未找到相關內容",
+                'raw_contexts': [],
+                'success': False
+            }
+        
+        # 構建上下文（使用所有符合條件的結果）
+        context = ""
+        raw_contexts = []
+        
+        for j, result in enumerate(filtered_results):
+            context += f"[片段 {j+1}]\n"
+            context += f"發言人：{result.speaker}\n"
+            context += f"內容：{result.text}\n"
+            context += f"相關性：{result.weighted_score:.3f}\n\n"
+            
+            raw_contexts.append({
+                'speaker': result.speaker,
+                'text': result.text,
+                'turn_index': result.turn_index,
+                'score': result.weighted_score
+            })
+        
+        # 調用 GPT（含重試機制）
+        prompt = f"""基於以下訪談內容回答訪綱問題：
+
+{context}
+
+問題：{question}
+
+請提供：
+1. 主要回答
+2. 不同受訪者的觀點（如果有）
+3. 具體引述"""
+        
+        answer = call_gpt_with_retry(prompt)
+        
+        return {
+            'question': question,
+            'answer': answer,
+            'raw_contexts': raw_contexts,
+            'success': True
+        }
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"處理問題失敗: {str(e)}")
+        return {
+            'question': question,
+            'answer': f"處理失敗: {str(e)}",
+            'raw_contexts': [],
+            'success': False
+        }
+
+def parallel_process_questions(questions, selected_speakers, progress_callback=None):
+    """並行處理多個問題"""
+    results = []
+    total = len(questions)
     
-    # 移除上下文擴展邏輯，因為會引入無關內容
-    # 如果需要上下文，應該基於語義相似度而非 turn_index 距離
+    with status_lock:
+        processing_status.total_items = total
+        processing_status.completed_items = 0
+        processing_status.failed_items = 0
+        processing_status.start_time = time.time()
     
-    # 再次過濾，確保只包含選定的受訪者
-    if selected_speakers and len(selected_speakers) > 0:
-        filtered_results = [r for r in expanded_results if r.speaker in selected_speakers]
-        return filtered_results
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as executor:
+        # 提交所有任務
+        future_to_question = {
+            executor.submit(
+                process_single_question, 
+                question, 
+                selected_speakers,
+                i,
+                total
+            ): (i, question) 
+            for i, question in enumerate(questions)
+        }
+        
+        # 處理完成的任務
+        for future in as_completed(future_to_question):
+            i, question = future_to_question[future]
+            try:
+                result = future.result(timeout=60)  # 60秒超時
+                results.append((i, result))
+                
+                with status_lock:
+                    if result['success']:
+                        processing_status.completed_items += 1
+                    else:
+                        processing_status.failed_items += 1
+                    
+                    # 計算預估時間
+                    elapsed = time.time() - processing_status.start_time
+                    if processing_status.completed_items > 0:
+                        avg_time = elapsed / processing_status.completed_items
+                        remaining = total - processing_status.completed_items
+                        processing_status.estimated_time = avg_time * remaining
+                
+                # 進度回調
+                if progress_callback:
+                    progress = (processing_status.completed_items + processing_status.failed_items) / total
+                    progress_callback(progress, f"已處理 {processing_status.completed_items}/{total} 個問題")
+                    
+            except Exception as e:
+                print(f"任務執行失敗: {str(e)}")
+                results.append((i, {
+                    'question': question,
+                    'answer': f"處理失敗: {str(e)}",
+                    'raw_contexts': [],
+                    'success': False
+                }))
+                
+                with status_lock:
+                    processing_status.failed_items += 1
+                    processing_status.errors.append(str(e))
     
-    return expanded_results
+    # 按原始順序排序結果
+    results.sort(key=lambda x: x[0])
+    return [r[1] for r in results]
 
 # ==========================================
-# RAG 對話函數（每次獨立調用 API）
+# RAG 對話函數
 # ==========================================
 def rag_chat(question, selected_speakers, history):
-    """RAG 對話處理 - 每次獨立調用避免幻覺"""
+    """RAG 對話處理"""
     if not init_success:
         return history + [[question, "系統尚未初始化，請稍後再試。"]]
     
     try:
         # 執行智慧路由與重排序
-        search_results = intelligent_routing_and_reranking(question, selected_speakers, top_k=20)
+        search_results = intelligent_routing_and_reranking(question, selected_speakers, top_k=30)
+        
+        # 過濾結果（使用所有 >= 0.4 的結果）
+        filtered_results = [r for r in search_results if r.weighted_score >= RELEVANCE_THRESHOLD]
         
-        if not search_results:
+        if not filtered_results:
             return history + [[question, "未找到相關內容，請嘗試其他問題。"]]
         
-        # 構建上下文（包含原始 RAG 內容）
+        # 構建上下文（使用所有符合條件的結果）
         context = "相關訪談內容：\n\n"
         raw_contexts = []
         
-        for i, result in enumerate(search_results[:5], 1):
-            context += f"[片段 {i}]\n"
+        for i, result in enumerate(filtered_results):
+            context += f"[片段 {i+1}]\n"
             context += f"發言人：{result.speaker}\n"
             context += f"內容：{result.text}\n"
-            context += f"相關性分數：向量={result.vector_score:.3f}, LLM={result.llm_score:.3f}, 加權={result.weighted_score:.3f}\n\n"
+            context += f"相關性分數：{result.weighted_score:.3f}\n\n"
             
-            # 保存原始內容 - 確保文本存在
             if result.text:
                 raw_context_text = f"[{result.speaker} - Turn {result.turn_index}]: {result.text}"
                 raw_contexts.append(raw_context_text)
         
-        # 確保有原始內容
         if not raw_contexts:
             raw_contexts = ["未能提取原始內容"]
         
-        # 構建 GPT prompt（每次獨立，不包含歷史）
+        # 構建 GPT prompt
         prompt = f"""基於以下訪談內容回答問題。請提供準確、完整的回答。
 
 {context}
 
-問題：{question}
-
-要求：
-1. 基於提供的訪談內容回答
-2. 引用具體的發言人和內容
-3. 如果內容不足以回答，請明確說明"""
-        
-        # 調用 GPT（每次獨立調用）
-        response = openai_client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4o-mini",
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": "你是一個專業的訪談分析助手。只基於提供的內容回答，不要添加額外信息。"},
-                {"role": "user", "content": prompt}
-            ],
-            temperature=0.1
-        )
+問題：{question}"""
         
-        answer = response.choices[0].message.content
+        # 調用 GPT（含重試機制）
+        answer = call_gpt_with_retry(prompt)
         
-        # 添加原始 RAG 內容（完整顯示，不截斷）
-        answer_with_sources = f"{answer}\n\n---\n📚 **原始 RAG 來源：**\n"
-        for i, raw_context in enumerate(raw_contexts[:3], 1):
-            # 確保 raw_context 是字串且有內容
+        # 添加原始 RAG 內容（完整顯示所有符合條件的）
+        answer_with_sources = f"{answer}\n\n---\n📚 **原始 RAG 來源（共 {len(raw_contexts)} 個）：**\n"
+        for i, raw_context in enumerate(raw_contexts):
             if raw_context and raw_context != "未能提取原始內容":
-                # 完整顯示內容，不截斷
-                answer_with_sources += f"\n**來源 {i}:**\n{raw_context}\n"
+                answer_with_sources += f"\n**來源 {i+1}:**\n{raw_context}\n"
             else:
-                answer_with_sources += f"\n**來源 {i}:** 無內容\n"
+                answer_with_sources += f"\n**來源 {i+1}:** 無內容\n"
         
         return history + [[question, answer_with_sources]]
         
     except Exception as e:
         return history + [[question, f"處理過程中發生錯誤：{str(e)}"]]
 
+def export_chat_to_word(chat_history):
+    """將對話匯出為 Word 檔案"""
+    try:
+        doc = Document()
+        doc.add_heading('AI 對話記錄', 0)
+        doc.add_paragraph(f'匯出時間：{datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}')
+        doc.add_paragraph('')
+        
+        for i, (question, answer) in enumerate(chat_history, 1):
+            doc.add_heading(f'對話 {i}', level=1)
+            
+            doc.add_heading('問題：', level=2)
+            doc.add_paragraph(question)
+            
+            doc.add_heading('回答：', level=2)
+            for line in answer.split('\n'):
+                if line.strip():
+                    doc.add_paragraph(line)
+            
+            doc.add_page_break()
+        
+        # 保存到記憶體
+        output_buffer = io.BytesIO()
+        doc.save(output_buffer)
+        output_buffer.seek(0)
+        
+        # 保存到檔案
+        output_filename = f"chat_export_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.docx"
+        with open(output_filename, 'wb') as f:
+            f.write(output_buffer.getvalue())
+        
+        # 上傳到 HF Dataset
+        upload_to_hf_dataset(output_filename, file_type="chat", metadata={
+            'export_time': datetime.now().isoformat(),
+            'total_conversations': len(chat_history)
+        })
+        
+        return output_filename, "對話已匯出並上傳到資料集"
+        
+    except Exception as e:
+        return None, f"匯出失敗：{str(e)}"
+
 # ==========================================
-# 訪綱填答函數（包含原始 RAG 內容）
+# 訪綱填答函數
 # ==========================================
 def parse_word_document(file_path):
     """解析 Word 文檔中的問題"""
@@ -454,20 +667,19 @@ def extract_speaker_from_filename(filename, available_speakers):
     base_name = os.path.basename(filename)
     base_name_no_ext = os.path.splitext(base_name)[0]
     
-    # 檢查檔名中是否包含任何受訪者名稱
     for speaker in available_speakers:
         if speaker in base_name_no_ext:
             return [speaker]
     
-    return None  # 如果沒有找到，返回 None
+    return None
 
-def single_interviewee_guide_filling(file_path, selected_speakers, file_name=None):
-    """單一受訪者訪綱填答 - 整合冠軍策略"""
+def single_interviewee_guide_filling(file_path, selected_speakers, file_name=None, progress_callback=None):
+    """單一受訪者訪綱填答 - 使用並行處理"""
     if not init_success:
         return None, "系統尚未初始化"
     
     try:
-        # 如果提供了檔案名稱，嘗試從中提取受訪者
+        # 從檔名檢測受訪者
         if file_name:
             detected_speakers = extract_speaker_from_filename(file_name, all_speakers)
             if detected_speakers:
@@ -480,90 +692,47 @@ def single_interviewee_guide_filling(file_path, selected_speakers, file_name=Non
         if not questions:
             return None, "未能從文檔中提取問題"
         
+        # 進度更新
+        if progress_callback:
+            progress_callback(0.1, f"開始處理 {len(questions)} 個問題...")
+        
+        # 並行處理所有問題
+        print(f"開始並行處理 {len(questions)} 個問題")
+        results = parallel_process_questions(questions, selected_speakers, progress_callback)
+        
         # 創建新的 Word 文檔
         output_doc = Document()
         output_doc.add_heading('訪談訪綱 - AI 智慧填答', 0)
         output_doc.add_paragraph(f'處理時間：{datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}')
         output_doc.add_paragraph(f'原始檔案：{file_name if file_name else "未知"}')
         output_doc.add_paragraph(f'選擇的受訪者：{", ".join(selected_speakers) if selected_speakers else "全部"}')
-        output_doc.add_paragraph(f'使用技術：Multilingual-E5-Large + GPT-4o-mini + 冠軍級 RAG')
+        output_doc.add_paragraph(f'使用技術：並行處理 ({MAX_WORKERS} 組) + 冠軍級 RAG')
+        output_doc.add_paragraph(f'處理統計：成功 {processing_status.completed_items}/{processing_status.total_items}，失敗 {processing_status.failed_items}')
         output_doc.add_paragraph('')
         
-        # 處理每個問題（每個問題獨立調用 API）
-        for i, question in enumerate(questions[:10], 1):
+        # 添加處理結果
+        for i, result in enumerate(results, 1):
             output_doc.add_heading(f'問題 {i}', level=1)
-            output_doc.add_paragraph(question)
-            
-            # 使用智慧路由與重排序檢索
-            search_results = intelligent_routing_and_reranking(question, selected_speakers, top_k=15)
-            
-            # 過濾掉低相關性的結果（相關性分數低於 0.4 的視為雜訊）
-            filtered_results = [r for r in search_results if r.weighted_score >= 0.4]
+            output_doc.add_paragraph(result['question'])
             
-            if filtered_results:
-                # 構建上下文
-                context = ""
-                raw_contexts = []
-                
-                for j, result in enumerate(filtered_results[:5]):
-                    context += f"[片段 {j+1}]\n"
-                    context += f"發言人：{result.speaker}\n"
-                    context += f"內容：{result.text}\n"
-                    context += f"相關性：向量={result.vector_score:.3f}, LLM={result.llm_score:.3f}\n\n"
-                    
-                    raw_contexts.append({
-                        'speaker': result.speaker,
-                        'text': result.text,
-                        'turn_index': result.turn_index,
-                        'score': result.weighted_score
-                    })
-                
-                # 獨立調用 GPT 生成回答
-                prompt = f"""基於以下訪談內容回答訪綱問題：
-
-{context}
-
-問題：{question}
-
-請提供：
-1. 主要回答
-2. 不同受訪者的觀點（如果有）
-3. 具體引述"""
-                
-                response = openai_client.chat.completions.create(
-                    model="gpt-4o-mini",
-                    messages=[
-                        {"role": "system", "content": "你是訪談分析專家。基於提供的內容準確回答。"},
-                        {"role": "user", "content": prompt}
-                    ],
-                    temperature=0.1
-                )
-                
-                answer = response.choices[0].message.content
-                
-                # 添加 AI 回答
+            if result['success'] and result['raw_contexts']:
+                # AI 回答
                 output_doc.add_heading('AI 分析回答：', level=2)
-                for line in answer.split('\n'):
+                for line in result['answer'].split('\n'):
                     if line.strip():
                         output_doc.add_paragraph(line)
                 
-                # 添加原始 RAG 內容（完整顯示，不省略）
-                output_doc.add_heading('原始 RAG 向量檢索內容：', level=2)
-                for j, raw in enumerate(raw_contexts[:3], 1):
+                # 原始 RAG 內容（顯示所有符合條件的）
+                output_doc.add_heading(f'原始 RAG 向量檢索內容（共 {len(result["raw_contexts"])} 個）：', level=2)
+                for j, raw in enumerate(result['raw_contexts']):
                     p = output_doc.add_paragraph()
-                    p.add_run(f"{j}. [{raw['speaker']} - Turn {raw['turn_index']}] ").bold = True
+                    p.add_run(f"{j+1}. [{raw['speaker']} - Turn {raw['turn_index']}] ").bold = True
                     p.add_run(f"(相關性: {raw['score']:.3f})\n")
-                    # 顯示完整內容，不截斷
-                    p.add_run(raw['text'])
+                    p.add_run(raw['text'])  # 完整顯示
             else:
-                output_doc.add_paragraph("未找到相關內容")
+                output_doc.add_paragraph(result['answer'])
             
-            output_doc.add_page_break()  # 分頁
-        
-        # 添加未使用內容分析（如果是單一受訪者）
-        if len(selected_speakers) == 1:
-            output_doc.add_heading('補充：可能相關但未被問及的內容', level=1)
-            # 這裡可以加入額外的分析邏輯
+            output_doc.add_page_break()
         
         # 保存文檔
         output_buffer = io.BytesIO()
@@ -577,64 +746,146 @@ def single_interviewee_guide_filling(file_path, selected_speakers, file_name=Non
         with open(output_filename, 'wb') as f:
             f.write(output_buffer.getvalue())
         
-        return output_filename, f"訪綱填答完成！檔案：{output_filename}"
+        # 自動上傳到 HF Dataset
+        if progress_callback:
+            progress_callback(0.9, "正在上傳到資料集...")
+        
+        success, path = upload_to_hf_dataset(output_filename, file_type="guide", metadata={
+            'original_file': file_name,
+            'speakers': selected_speakers,
+            'total_questions': len(questions),
+            'successful_answers': processing_status.completed_items,
+            'processing_time': time.time() - processing_status.start_time
+        })
+        
+        if success:
+            message = f"訪綱填答完成！已上傳到：{path}"
+        else:
+            message = f"訪綱填答完成！本地檔案：{output_filename}"
+        
+        if progress_callback:
+            progress_callback(1.0, message)
+        
+        return output_filename, message
         
     except Exception as e:
         return None, f"處理失敗：{str(e)}"
 
-def batch_process_guides(files, default_speakers):
-    """批量處理多個訪綱檔案"""
+def batch_process_guides(files, default_speakers, progress_callback=None):
+    """批量處理多個訪綱檔案（並行處理）"""
     if not init_success:
         return [], "系統尚未初始化"
     
     results = []
     processed_files = []
+    total_files = len(files)
     
     try:
-        total_files = len(files)
         print(f"開始批量處理 {total_files} 個檔案")
         
-        for idx, file in enumerate(files, 1):
+        # 重置狀態
+        with status_lock:
+            processing_status.total_items = total_files
+            processing_status.completed_items = 0
+            processing_status.failed_items = 0
+            processing_status.errors.clear()
+        
+        def process_file(file_info):
+            """處理單個檔案的函數"""
+            idx, file = file_info
             try:
                 file_name = file.name if hasattr(file, 'name') else str(file)
-                print(f"\n處理檔案 {idx}/{total_files}: {file_name}")
+                print(f"\n處理檔案 {idx+1}/{total_files}: {file_name}")
                 
-                # 從檔名中檢測受訪者
+                # 從檔名檢測受訪者
                 detected_speakers = extract_speaker_from_filename(file_name, all_speakers)
                 
                 if detected_speakers:
                     speakers_to_use = detected_speakers
-                    status_msg = f"檔案 {idx}: 從檔名檢測到受訪者 {detected_speakers[0]}"
+                    status_msg = f"檔案 {idx+1}: 檢測到受訪者 {detected_speakers[0]}"
                 else:
                     speakers_to_use = default_speakers
-                    status_msg = f"檔案 {idx}: 使用預設受訪者"
+                    status_msg = f"檔案 {idx+1}: 使用預設受訪者"
                 
                 print(status_msg)
-                results.append(status_msg)
                 
-                # 處理單個檔案
+                # 處理單個檔案（含並行處理問題）
                 output_file, process_status = single_interviewee_guide_filling(
                     file.name if hasattr(file, 'name') else file,
                     speakers_to_use,
-                    file_name
+                    file_name,
+                    None  # 批量處理時不使用個別進度回調
                 )
                 
                 if output_file:
-                    processed_files.append(output_file)
-                    results.append(f"✅ {file_name} 處理成功 -> {output_file}")
+                    return {
+                        'success': True,
+                        'file_name': file_name,
+                        'output_file': output_file,
+                        'status': process_status
+                    }
                 else:
-                    results.append(f"❌ {file_name} 處理失敗: {process_status}")
-                
-                # 避免系統過載，每處理一個檔案休息一下
-                time.sleep(1)
-                
+                    return {
+                        'success': False,
+                        'file_name': file_name,
+                        'error': process_status
+                    }
+                    
             except Exception as e:
-                error_msg = f"❌ 檔案 {idx} 處理錯誤: {str(e)}"
-                print(error_msg)
-                results.append(error_msg)
+                return {
+                    'success': False,
+                    'file_name': file_name if 'file_name' in locals() else f"檔案 {idx+1}",
+                    'error': str(e)
+                }
+        
+        # 使用執行緒池並行處理多個檔案
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=min(MAX_WORKERS, total_files)) as executor:
+            # 提交所有檔案處理任務
+            future_to_file = {
+                executor.submit(process_file, (i, file)): i 
+                for i, file in enumerate(files)
+            }
+            
+            # 處理完成的任務
+            for future in as_completed(future_to_file):
+                file_idx = future_to_file[future]
+                try:
+                    result = future.result(timeout=300)  # 5分鐘超時
+                    
+                    if result['success']:
+                        processed_files.append(result['output_file'])
+                        results.append(f"✅ {result['file_name']} -> {result['output_file']}")
+                        
+                        with status_lock:
+                            processing_status.completed_items += 1
+                    else:
+                        results.append(f"❌ {result['file_name']}: {result['error']}")
+                        
+                        with status_lock:
+                            processing_status.failed_items += 1
+                            processing_status.errors.append(result['error'])
+                    
+                    # 更新進度
+                    if progress_callback:
+                        progress = (processing_status.completed_items + processing_status.failed_items) / total_files
+                        progress_callback(
+                            progress,
+                            f"已處理 {processing_status.completed_items + processing_status.failed_items}/{total_files} 個檔案"
+                        )
+                        
+                except Exception as e:
+                    error_msg = f"檔案 {file_idx+1} 處理超時或失敗: {str(e)}"
+                    print(error_msg)
+                    results.append(error_msg)
+                    
+                    with status_lock:
+                        processing_status.failed_items += 1
+                        processing_status.errors.append(str(e))
         
         # 彙總結果
-        summary = f"\n處理完成！\n成功: {len(processed_files)}/{total_files} 個檔案\n"
+        summary = f"\n處理完成！\n成功: {processing_status.completed_items}/{total_files} 個檔案\n"
+        if processing_status.failed_items > 0:
+            summary += f"失敗: {processing_status.failed_items} 個檔案\n"
         summary += "\n詳細結果：\n" + "\n".join(results)
         
         return processed_files, summary
@@ -655,22 +906,23 @@ def create_interface():
         .gradio-container {
             font-family: 'Microsoft JhengHei', sans-serif;
         }
-        .markdown-text {
-            font-size: 16px;
+        .progress-bar {
+            background-color: #4CAF50;
         }
         """
     ) as app:
         # 標題
         gr.Markdown("""
-        # 🎙️ 訪談轉錄稿智慧分析系統
+        # 🎙️ 訪談轉錄稿智慧分析系統 v2.0
         
-        **技術架構：** Multilingual-E5-Large + GPT-4o-mini + 冠軍級 RAG 策略
+        **技術架構：** Multilingual-E5-Large + GPT-4o-mini + 冠軍級 RAG + 並行處理
         
         **核心功能：**
-        - 🔍 智慧語義搜尋與重排序
-        - 💬 AI 對話（每次獨立調用避免幻覺）
-        - 📝 訪綱自動填答（含原始 RAG 內容）
-        - 📊 加權評分機制（0.3×向量 + 0.7×LLM）
+        - 🔍 智慧語義搜尋（顯示所有 ≥0.4 分結果）
+        - 💬 AI 對話（含匯出功能）
+        - 📝 訪綱自動填答（5組並行處理）
+        - 📊 批量處理（自動上傳 HF Dataset）
+        - ⚡ 錯誤重試機制 + 進度追蹤
         """)
         
         # 系統狀態
@@ -686,7 +938,7 @@ def create_interface():
         with gr.Tabs():
             # Tab 1: AI 對話
             with gr.Tab("💬 AI 對話"):
-                gr.Markdown("### 智慧問答系統（每次獨立調用 API）")
+                gr.Markdown("### 智慧問答系統（顯示所有相關 RAG）")
                 
                 with gr.Row():
                     with gr.Column(scale=1):
@@ -714,7 +966,17 @@ def create_interface():
                         
                         with gr.Row():
                             clear_btn = gr.Button("清除對話")
-                            gr.Markdown("*每個問題都會獨立調用 API，避免產生幻覺*")
+                            export_btn = gr.Button("📥 匯出對話為 Word", variant="secondary")
+                        
+                        export_status = gr.Textbox(
+                            label="匯出狀態",
+                            visible=False
+                        )
+                        
+                        export_file = gr.File(
+                            label="下載匯出檔案",
+                            visible=False
+                        )
             
             # Tab 2: 訪綱填答
             with gr.Tab("📝 訪綱填答"):
@@ -722,15 +984,11 @@ def create_interface():
                 ### 智慧訪綱填答系統
                 
                 **特色功能：**
-                - 支援批量處理（最多15個檔案）
-                - 自動從檔名識別受訪者
-                - 使用冠軍級 RAG 策略
-                - 每個問題獨立處理
-                - 顯示原始 RAG 檢索內容
-                
-                **檔名識別規則：**
-                - 如果檔名包含受訪者姓名（如：`訪綱_陳美玲.docx`），系統會自動使用該受訪者的資料
-                - 如果檔名未包含受訪者姓名，則使用您勾選的受訪者
+                - 🚀 5組並行處理（速度提升5倍）
+                - 📊 顯示所有 ≥0.4 分的 RAG 結果
+                - 🔄 錯誤自動重試（最多3次）
+                - 📤 自動上傳到 HF Dataset
+                - 🏷️ 檔名自動識別受訪者
                 """)
                 
                 with gr.Row():
@@ -741,7 +999,7 @@ def create_interface():
                             info="檔名中有受訪者名稱時會自動覆蓋此選擇"
                         )
                         
-                        # 單檔上傳（保留原功能）
+                        # 單檔上傳
                         with gr.Accordion("單檔處理", open=False):
                             single_file_input = gr.File(
                                 label="上傳單個訪綱 (Word 格式)",
@@ -749,29 +1007,38 @@ def create_interface():
                             )
                             single_process_btn = gr.Button("處理單檔", variant="secondary")
                         
-                        # 批量上傳（新功能）
+                        # 批量上傳
                         batch_file_input = gr.File(
                             label="批量上傳訪綱（最多15個 Word 檔案）",
                             file_types=[".docx"],
                             file_count="multiple"
                         )
                         
-                        batch_process_btn = gr.Button("🚀 批量處理所有檔案", variant="primary", size="lg")
+                        batch_process_btn = gr.Button("🚀 批量並行處理", variant="primary", size="lg")
                     
                     with gr.Column():
+                        # 進度條
+                        progress_bar = gr.Progress()
+                        
                         process_status = gr.Textbox(
                             label="處理狀態",
                             interactive=False,
                             lines=10
                         )
                         
-                        # 單檔下載
+                        # 處理統計
+                        with gr.Row():
+                            stat_total = gr.Number(label="總計", value=0)
+                            stat_success = gr.Number(label="成功", value=0)
+                            stat_failed = gr.Number(label="失敗", value=0)
+                            stat_time = gr.Number(label="預估時間(秒)", value=0)
+                        
+                        # 下載區
                         single_download_file = gr.File(
                             label="下載單檔結果",
                             visible=False
                         )
                         
-                        # 批量下載
                         batch_download_files = gr.File(
                             label="下載所有結果",
                             visible=False,
@@ -781,23 +1048,32 @@ def create_interface():
         # 技術細節
         with gr.Accordion("🔧 技術細節", open=False):
             gr.Markdown("""
-            ### 冠軍級 RAG 技術實現
-            
-            **1. 向量化處理**
-            - 模型：Multilingual-E5-Large
-            - 格式：結合 speaker + content
-            - 前綴：query: / passage:
-            
-            **2. 智慧路由與重排序**
-            - 初步檢索：Top-30 向量相似度
-            - LLM 重排序：GPT-4o-mini 評分
-            - 加權計算：0.3×向量 + 0.7×LLM
-            - 上下文擴展：±10 turn_index
-            
-            **3. 防止幻覺機制**
-            - 每次問題獨立調用 API
-            - 不傳遞歷史對話上下文
-            - 顯示原始 RAG 來源
+            ### 系統特色
+            
+            **1. 並行處理架構**
+            - 5組同時處理不同問題
+            - ThreadPoolExecutor 管理
+            - 自動負載平衡
+            
+            **2. RAG 結果顯示**
+            - 所有 weighted_score ≥ 0.4 的結果都納入分析
+            - 完整顯示原始內容（不截斷）
+            - 顯示相關性分數
+            
+            **3. 錯誤處理**
+            - API 調用失敗自動重試（最多3次）
+            - 指數退避策略（2^n 秒）
+            - 失敗隔離（不影響其他任務）
+            
+            **4. HF Dataset 自動上傳**
+            - 位置：s880453/interview-outputs
+            - 自動分類：guide_outputs / chat_exports
+            - 包含處理 metadata
+            
+            **5. 進度追蹤**
+            - 即時顯示處理進度
+            - 預估剩餘時間
+            - 詳細錯誤日誌
             """)
         
         # 事件處理
@@ -810,34 +1086,97 @@ def create_interface():
         def clear_chat():
             return []
         
-        def process_single_guide(file, speakers):
-            """處理單個檔案"""
+        def export_chat(history):
+            if not history:
+                return gr.Textbox(value="沒有對話可匯出", visible=True), gr.File(visible=False)
+            
+            file_path, status = export_chat_to_word(history)
+            if file_path:
+                return (
+                    gr.Textbox(value=status, visible=True),
+                    gr.File(value=file_path, visible=True)
+                )
+            else:
+                return gr.Textbox(value=status, visible=True), gr.File(visible=False)
+        
+        def process_single_guide_with_progress(file, speakers):
+            """處理單個檔案（含進度顯示）"""
             if not file:
-                return "請上傳文件", gr.File(visible=False)
+                return (
+                    "請上傳文件", 
+                    gr.File(visible=False),
+                    0, 0, 0, 0
+                )
             
-            result_file, status = single_interviewee_guide_filling(file.name, speakers, file.name)
+            def progress_update(progress, message):
+                return message
+            
+            result_file, status = single_interviewee_guide_filling(
+                file.name, 
+                speakers, 
+                file.name,
+                progress_update
+            )
             
             if result_file:
-                return status, gr.File(value=result_file, visible=True)
+                return (
+                    status,
+                    gr.File(value=result_file, visible=True),
+                    processing_status.total_items,
+                    processing_status.completed_items,
+                    processing_status.failed_items,
+                    processing_status.estimated_time
+                )
             else:
-                return status, gr.File(visible=False)
+                return (
+                    status,
+                    gr.File(visible=False),
+                    processing_status.total_items,
+                    processing_status.completed_items,
+                    processing_status.failed_items,
+                    0
+                )
         
-        def process_batch_guides(files, speakers):
-            """批量處理多個檔案"""
+        def process_batch_guides_with_progress(files, speakers):
+            """批量處理（含進度顯示）"""
             if not files:
-                return "請上傳至少一個檔案", gr.File(visible=False)
+                return (
+                    "請上傳至少一個檔案",
+                    gr.File(visible=False),
+                    0, 0, 0, 0
+                )
             
-            # 限制最多15個檔案
             if len(files) > 15:
-                return f"檔案數量超過限制（最多15個），您上傳了 {len(files)} 個", gr.File(visible=False)
+                return (
+                    f"檔案數量超過限制（最多15個），您上傳了 {len(files)} 個",
+                    gr.File(visible=False),
+                    0, 0, 0, 0
+                )
+            
+            def progress_update(progress, message):
+                return message
             
             # 批量處理
-            processed_files, status = batch_process_guides(files, speakers)
+            processed_files, status = batch_process_guides(files, speakers, progress_update)
             
             if processed_files:
-                return status, gr.File(value=processed_files, visible=True, file_count="multiple")
+                return (
+                    status,
+                    gr.File(value=processed_files, visible=True, file_count="multiple"),
+                    processing_status.total_items,
+                    processing_status.completed_items,
+                    processing_status.failed_items,
+                    processing_status.estimated_time
+                )
             else:
-                return status, gr.File(visible=False)
+                return (
+                    status,
+                    gr.File(visible=False),
+                    processing_status.total_items,
+                    processing_status.completed_items,
+                    processing_status.failed_items,
+                    0
+                )
         
         def update_status():
             success, message = initialize_system()
@@ -864,18 +1203,38 @@ def create_interface():
         
         clear_btn.click(clear_chat, outputs=[chatbot])
         
+        export_btn.click(
+            export_chat,
+            inputs=[chatbot],
+            outputs=[export_status, export_file]
+        )
+        
         # 單檔處理
         single_process_btn.click(
-            process_single_guide,
+            process_single_guide_with_progress,
             inputs=[single_file_input, guide_speakers],
-            outputs=[process_status, single_download_file]
+            outputs=[
+                process_status,
+                single_download_file,
+                stat_total,
+                stat_success,
+                stat_failed,
+                stat_time
+            ]
         )
         
         # 批量處理
         batch_process_btn.click(
-            process_batch_guides,
+            process_batch_guides_with_progress,
             inputs=[batch_file_input, guide_speakers],
-            outputs=[process_status, batch_download_files]
+            outputs=[
+                process_status,
+                batch_download_files,
+                stat_total,
+                stat_success,
+                stat_failed,
+                stat_time
+            ]
         )
         
         init_btn.click(
@@ -888,6 +1247,12 @@ def create_interface():
             update_status,
             outputs=[status_text, speaker_selector, guide_speakers]
         )
+        
+        # 啟用 Queue（支援並行處理）
+        app.queue(
+            concurrency_count=MAX_WORKERS,
+            max_size=50
+        )
     
     return app
 
@@ -895,6 +1260,32 @@ def create_interface():
 # 主程式入口
 # ==========================================
 if __name__ == "__main__":
-    # 創建並啟動應用
+    # 創建並啟動應用（加入密碼保護）
     app = create_interface()
-    app.launch()
+    
+    # 設定身份驗證
+    # 支援多種驗證方式：
+    # 1. 任意使用者名稱 + 正確密碼
+    # 2. 可以設定多組帳號密碼
+    def authenticate(username, password):
+        """驗證函數 - 確保安全性"""
+        # 主要密碼驗證
+        if password == ACCESS_PASSWORD:
+            return True
+        # 可選：添加特定使用者帳號
+        valid_users = {
+            "admin": ACCESS_PASSWORD,
+            "user": ACCESS_PASSWORD
+        }
+        return username in valid_users and valid_users[username] == password
+    
+    # 啟動應用（需要密碼才能訪問）
+    app.launch(
+        share=False,
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        auth=authenticate,
+        auth_message="🔒 訪談轉錄稿 RAG 系統\n請輸入密碼以訪問系統",
+        show_api=False,  # 隱藏 API 文檔
+        show_error=False  # 不顯示詳細錯誤（增加安全性）
+    )