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 import os
 import gradio as gr
-import time
 
-# 安裝並導入 groq 套件
+# 嘗試安裝和匯入 groq
 try:
     from groq import Groq
 except ImportError:
     os.system('pip install groq')
     from groq import Groq
 
-# 獲取 API 金鑰
-API_KEY = os.getenv("groq_key", None)
-if not API_KEY:
-    raise ValueError("請確保已設定環境變數 groq_key，並包含有效的 API 金鑰。")
+# 從環境變數中讀取 groq_key
+groq_key = os.getenv("groq_key")
+if not groq_key:
+    raise ValueError("請確保已設定環境變數 'groq_key'.")
 
 # 初始化 Groq 客戶端
-client = Groq(api_key=API_KEY)
-
-# 定義聊天機器人回應邏輯
-def respond(message, chat_history):
-    # 將用戶訊息加入對話歷史
-    chat_history.append({"role": "user", "content": message})
-
-    # 呼叫 Groq API 進行回應
-    try:
-        completion = client.chat.completions.create(
-            model="llama3-8b-8192",
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": "你是一個美術老師，請用繁體中文稱讚學生的問題，問什麼問題都會引導到藝術"}
-            ] + chat_history,  # 包括對話歷史
-            temperature=1,
-            max_tokens=1024,
-            top_p=1,
-            stream=False,
-            stop=None,
-        )
-
-        # 取得 Groq 回應
-        bot_message = completion.choices[0].message["content"]
-    except Exception as e:
-        bot_message = f"抱歉，發生錯誤：{str(e)}"
-
-    # 將機器人回應加入對話歷史
-    chat_history.append({"role": "assistant", "content": bot_message})
-
-    # 回傳聊天歷史與空訊息框
-    return "", chat_history
-
-# 建立 Gradio 介面
+client = Groq(api_key=groq_key)
+
+# 定義角色設定
+system_message = {
+    "role": "system",
+    "content": "你是一個美術老師，請用繁體中文稱讚學生的問題，問什麼問題都會引導到藝術"
+}
+
+# 定義與 Groq 的互動邏輯
+def chat_with_groq(history):
+    """
+    與 Groq API 對話的函數，將歷史對話傳給 API 並返回模型的回應。
+    """
+    # 把歷史對話轉換成 Groq 的訊息格式
+    messages = [system_message] + [
+        {"role": "user" if i % 2 == 0 else "assistant", "content": msg}
+        for i, msg in enumerate(sum(history, ()))
+    ]
+
+    # 呼叫 Groq 的 completion API
+    completion = client.chat.completions.create(
+        model="llama3-8b-8192",
+        messages=messages,
+        temperature=1,
+        max_tokens=1024,
+        top_p=1,
+        stream=False,
+        stop=None,
+    )
+
+    # 提取 API 回應
+    response = completion.choices[0].message.content
+    return response
+
+# 定義 Gradio 的互動函數
+def gradio_chatbot(user_message, history):
+    """
+    與使用者互動的 Gradio 函數，處理新的訊息並更新對話歷史。
+    """
+    # 更新歷史對話
+    if history is None:
+        history = []
+    history.append((user_message, None))
+
+    # 呼叫 chat_with_groq 並獲得回應
+    bot_response = chat_with_groq(history)
+    history[-1] = (user_message, bot_response)
+
+    return history, history
+
+# 建立 Gradio 界面
 with gr.Blocks() as demo:
-    chatbot = gr.Chatbot(type="messages")
-    msg = gr.Textbox(label="輸入您的訊息")
-    clear = gr.ClearButton([msg, chatbot])
+    chatbot = gr.Chatbot()  # 建立 Chatbot 元件
+    msg = gr.Textbox(label="輸入您的問題：", placeholder="請輸入訊息...")
+    clear = gr.Button("清除對話")
 
-    # 設定訊息提交按鈕的回應邏輯
-    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
+    # 定義互動邏輯
+    msg.submit(gradio_chatbot, [msg, chatbot], [chatbot, chatbot])
+    clear.click(lambda: None, None, chatbot)  # 清空對話
 
-# 啟動應用程式
+# 啟動 Gradio 應用
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()