Update app.py

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@@ -432,6 +432,7 @@ system_integration = """
 ---
 ## ✅ 輸出格式：
 - 使用繁體中文
+- **請使用 Markdown 格式化您的回覆，例如使用粗體標示重點數字、使用項目符號條列結果。**
 - 數值一律轉為千分位
 - 每份資料來源僅列一次
 - 若缺資料請誠實說明並結束回答
@@ -551,6 +552,93 @@ def reflect_post(api_key, api_key2, api_key3, api_key4, user_input):
 # 5. Gradio Web UI
 # =======================================================================
 
+# def gradio_interface(user_input):
+#     """Gradio 主要處理函式"""
+#     api_key = os.getenv('Gemini')
+#     api_key2 = os.getenv('Gemini2')
+#     api_key3 = os.getenv('Gemini3')
+#     api_key4 = os.getenv('Gemini4')
+    
+#     if not api_key:
+#         return "❌ 查詢失敗", "錯誤：未在伺服器環境中設定 'Gemini' API 金鑰。"
+    
+#     # 檢查向量資料庫是否成功載入
+#     if not db_jb or not db_sim:
+#         return "❌ 系統錯誤", "向量資料庫未成功載入，請檢查伺服器日誌。"
+
+#     try:
+#         analysis_text, final_result = reflect_post(api_key, api_key2, api_key3, api_key4, user_input)
+#         return analysis_text, final_result
+#     except Exception as e:
+#         # 捕捉預期外的錯誤
+#         import traceback
+#         print(traceback.format_exc()) # 在後台印出詳細錯誤
+#         return "❌ 查詢失敗", f"發生未預期的系統錯誤：{str(e)}"
+
+# # --- UI 介面定義 ---
+# with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="orange")) as demo:
+#     gr.Markdown(
+#         """
+#         # 🤖 高雄市公務統計資料智慧查詢
+#         歡迎使用！您可以透過自然語言提出關於高雄市的公務統計問題，系統將盡力為您查找相關資訊。
+#         本系統運作於2v cpu & 16 GB RAM 免費資源，系統速度稍慢(產生結果時間依問題複雜度而定，一般為10至15秒)。
+#         """
+#     )
+
+#     with gr.Row():
+#         with gr.Column(scale=1):
+#             user_input_box = gr.Textbox(
+#                 label="請在此輸入您的問題",
+#                 placeholder="例如：113年底前金區人口數？",
+#                 lines=5
+#             )
+#             gr.Examples(
+#                 examples=[
+#                     "113年底前金區人口數？",
+#                     "110-113年高雄市總人口數趨勢？",
+#                     "110-113年失業率情形",
+#                     "113學年國小一年級學生人數",
+#                     "113年底鹽埕區、三民區、前鎮區、林園區及美濃區人口數",
+#                     "107年勞工教育班數",
+#                     "112年路竹區門診體驗人數",
+#                     "113學年國立大學教師數",
+#                     "105年公共污水下水道當年接管戶數",
+#                     "113年三民區人口數及該區身心障礙人數"
+#                 ],
+#                 inputs=user_input_box,
+#                 label="💡 範例問題"
+#             )
+#             with gr.Row():
+#                 btn_clear = gr.ClearButton(value="清除")
+#                 btn_submit = gr.Button("送出查詢", variant="primary")
+
+#         with gr.Column(scale=1):
+#             output_analysis = gr.Textbox(
+#                 label="🌟 問題分析",
+#                 interactive=False,
+#                 lines=6,
+#                 visible=False,
+#             )
+#             output_result = gr.Textbox(
+#                 label="🧐 查詢結果",
+#                 interactive=False,
+#                 lines=10,
+#             )
+
+#     gr.Markdown(
+#         """
+#         ---
+#         *資料來源：[高雄市政府主計處](https://kcgdg.kcg.gov.tw/StatWebRWD/Page/Default.aspx)*
+#         *本工具由 AI 驅動，查詢結果僅供參考。*
+#         """
+#     )
+    
+#     # --- 事件綁定 ---
+#     outputs_list = [output_analysis, output_result]
+#     btn_submit.click(fn=gradio_interface, inputs=user_input_box, outputs=outputs_list)
+#     user_input_box.submit(fn=gradio_interface, inputs=user_input_box, outputs=outputs_list)
+#     btn_clear.add([user_input_box] + outputs_list)
+
 def gradio_interface(user_input):
     """Gradio 主要處理函式"""
     api_key = os.getenv('Gemini')
@@ -574,12 +662,87 @@ def gradio_interface(user_input):
         print(traceback.format_exc()) # 在後台印出詳細錯誤
         return "❌ 查詢失敗", f"發生未預期的系統錯誤：{str(e)}"
 
+    # --- 開始逐步回饋 ---
+    try:
+        # Step 1：拆解子問題
+        yield "", "🔍 正在分析您的問題..."
+        decomposed_text = reply(api_key, system_reviewer, user_input)
+        if "抱歉～" in decomposed_text:
+            yield "", decomposed_text
+            return
+        
+        parsed_list = extract_json(decomposed_text)
+        direct_queries = [item for item in parsed_list if item.get("type") == "direct"]
+        if not direct_queries:
+            yield "", "⚠️ 無法從輸入問題中擷取有效查詢項目。"
+            return
+        
+        all_querys_summary = "🔹 關鍵查詢：\n" + "\n".join(f"- {q['sub_query']}" for q in direct_queries)
+        yield all_querys_summary, "✅ 問題分析完成，正在匹配資料表..."
+
+        # Step 2 & 3：批次匹配與解析
+        sub_query_texts = [q["sub_query"] for q in direct_queries]
+        table_map = batch_find_relevant_tables(os.getenv('Gemini2'), sub_query_texts)
+        if not table_map:
+            yield all_querys_summary, "⚠️ 系統無法為您的查詢匹配到合適的資料表。"
+            return
+        
+        yield all_querys_summary, "📚 資料表匹配成功，正在解析查詢參數..."
+        params_map = batch_parse_sub_queries_with_gemini(os.getenv('Gemini3'), sub_query_texts)
+        if not params_map:
+            yield all_querys_summary, "⚠️ 系統無法解析您問題中的查詢參數。"
+            return
+
+        # Step 4：執行查詢
+        yield all_querys_summary, "⏳ 正在從資料庫中檢索資訊..."
+        # ... (此處省略查詢邏輯，與原 reflect_post 相同) ...
+        context_list = []
+       for q in direct_queries:
+        sub_query = q["sub_query"]
+        table_name = table_map.get(sub_query)
+        params = params_map.get(sub_query)
+
+        if not table_name or not params:
+            context_list.append(f"【{sub_query}】\n查詢失敗：未能匹配到資料表或解析參數。")
+            continue
+        
+        try:
+            # 帶著所有精準參數執行查詢
+            result_json = semantic_query_logic(
+                time_query=params.get("time_query", ""),
+                item_query=params.get("item_query", ""),
+                district_query=params.get("district_query", ""),
+                project_name=table_name
+            )
+            result_data = json.loads(result_json)
+            if result_data:
+                formatted_result = json.dumps(result_data, ensure_ascii=False, indent=2)
+                context_list.append(f"【{sub_query}】\n查詢結果：\n{formatted_result}")
+            else:
+                context_list.append(f"【{sub_query}】\n查無資料。")
+        except Exception as e:
+            context_list.append(f"【{sub_query}】\n查詢失敗：{e}")
+
+        combined_context = "\n\n".join(context_list)
+        
+        # Step 5：整合分析
+        yield all_querys_summary, "✍️ 查詢完成，正在生成最終回覆..."
+        integration_prompt = f"使用者問題：{user_input}\n\n查詢資料如下：\n{combined_context}"
+        integration_result = reply(os.getenv('Gemini4'), system_integration, integration_prompt)
+
+        yield all_querys_summary, integration_result # 最終結果
+
+    except Exception as e:
+        import traceback
+        print(traceback.format_exc())
+        yield "❌ 查詢失敗", f"發生未預期的系統錯誤：{str(e)}"
+
 # --- UI 介面定義 ---
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="orange")) as demo:
     gr.Markdown(
         """
         # 🤖 高雄市公務統計資料智慧查詢
-        歡迎使用！您可以透過自然語言提出關於高雄市的公務統計問題，系統將盡力為您查找相關資訊。
+        歡迎使用！您可以透過自然語言提出關於高雄市的公務統計問題，系統將盡力為您查找相關資訊。  
         本系統運作於2v cpu & 16 GB RAM 免費資源，系統速度稍慢(產生結果時間依問題複雜度而定，一般為10至15秒)。
         """
     )
@@ -618,7 +781,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="orange"))
                 lines=6,
                 visible=False,
             )
-            output_result = gr.Textbox(
+            output_result = gr.Markdown(
                 label="🧐 查詢結果",
                 interactive=False,
                 lines=10,