Update app.py

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@@ -40,10 +40,22 @@ pipe = pipeline(
 
 def respond(user_input):
     if not user_input.strip():
-        return "请输入植物相关的问题 :)"
-    prompt = f"用户提问：{user_input}\n请用更人性化的语言生成建议，并推荐相关植物文献或资料。\n回答："
-    result = pipe(prompt)
-    return result[0]["generated_text"]
+        return "请输入植物相关的问题 😊"
+
+    # 使用 prompt 模板，但提示模型不要复述用户提问
+    prompt = (
+        f"请直接给出建议并推荐相关植物文献或资料，不要复读用户的问题。\n\n"
+        f"问题：{user_input}\n回答："
+    )
+    result = pipe(prompt, return_full_text=False)  # 使用 pipeline 的参数，若支持的话
+    output = result[0]["generated_text"]
+
+    # 如果 pipeline 不支持 return_full_text，把以下注释放开：
+    # prompt_tokens = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.shape[1]
+    # full = tokenizer.decode(model.generate(...)[0], skip_special_tokens=True)
+    # output = full[prompt_tokens:].strip()
+
+    return output.strip()
 
 # Gradio 界面
 gr.Interface(