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 import gradio as gr
 from vocab import get_sources, get_words_from_source, get_word_info
-from sentences import get_sentences_by_word, get_words_with_sentences, save_sentence
-from ai_sentence import generate_sentence, MODEL_LIST
-
-
-# 查詢例句模式 - 處理函數
-def fetch_sentence(word, source, use_ai, model_name):
-    status_log = []
-    result_display = ""
-
-    # 1️⃣ 檢查單字是否存在於該單字庫
-    words_data = get_words_from_source(source)
-    valid_words = {w['word'] for w in words_data}
-    if word not in valid_words:
-        return f"<p style='color:red;'>❌ 單字 {word} 不在 {source} 單字庫中</p>", "檢查失敗"
-
-    # 2️⃣ 查詢單字音標（用於顯示 & AI 生成時存入資料庫）
-    word_info = get_word_info(source, word)
-    phonetic = word_info['phonetic'] if word_info else "無"
-
-    # 3️⃣ 查詢句庫
-    sentence_records = get_sentences_by_word(word)
-
-    if not use_ai:
-        # 不使用 AI，只查句庫
-        for record in sentence_records:
-            _, phonetic, sentence, src, model = record
-            result_display += f"""
-            <div style="margin-bottom: 10px; padding: 8px; border-left: 4px solid #4CAF50; background-color: #f9f9f9;">
-                <strong>單字：</strong> {word} <br>
-                <strong>音標：</strong> {phonetic or '無'} <br>
-                <strong>句子：</strong> {sentence} <br>
-                <strong>來源：</strong> {src} {f'({model})' if model else ''}
-            </div>
-            """
-        if not sentence_records:
-            result_display = f"<p style='color:red;'>❌ 查無例句：{word}</p>"
-
-    else:
-        # 使用 AI 生成
-        status_log.append(f"🤖 使用 AI 模型 {model_name} 生成句子中...")
-        try:
-            sentence = generate_sentence(word, model_name)
-            result_display = f"""
-            <div style="margin-bottom: 10px; padding: 8px; border-left: 4px solid #2196F3; background-color: #f9f9f9;">
-                <strong>單字：</strong> {word} <br>
-                <strong>音標：</strong> {phonetic} <br>
-                <strong>句子：</strong> {sentence} <br>
-                <strong>來源：</strong> AI 生成 ({model_name})
-            </div>
-            """
-
-            # 若句庫沒這個單字，才存入資料庫
-            if not sentence_records:
-                save_sentence(word, phonetic, sentence, 'ai', model_name)
-                status_log.append(f"✅ AI 生成句子已儲存：{word} ({model_name})")
-            else:
-                status_log.append(f"🔄 AI 生成句子，但句庫已有紀錄，未覆蓋：{word}")
-
-        except Exception as e:
-            result_display = f"<p style='color:red;'>❌ AI 生成句子失敗：{str(e)}</p>"
-            status_log.append(f"❌ 生成失敗：{str(e)}")
-
-    return result_display, "\n".join(status_log)
-
-
-# 模式切換邏輯
-def toggle_mode(mode):
-    return {
-        "query": (gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)),
-        "random": (gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)),
-    }[mode]
+from sentences import generate_sentences
+from ai_sentence import MODEL_LIST
 
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown(
-        """
-        # 📖 VocabLine 單字例句查詢 & 生成平台
+# 核心：處理單字模式 & 句子生成方式
+def process_sentence(mode, word, source, num, use_ai, model_name):
+    try:
+        # 1️⃣ 根據模式獲取單字列表
+        if mode == 'query':
+            if not word:
+                return "<p style='color:red;'>❌ 請輸入單字</p>", "未輸入單字"
+            words = [word.strip()]
+
+        elif mode == 'random':
+            num = int(num)
+            if num <= 0:
+                return "<p style='color:red;'>❌ 抽取數量須大於0</p>", "數量錯誤"
+            words_data = get_words_from_source(source)
+            words = [w['word'] for w in words_data]
+            words = random.sample(words, num)
+
+        else:
+            return "<p style='color:red;'>❌ 模式錯誤</p>", "模式選擇異常"
 
-        ## 📝 專案簡介
-        VocabLine 是一個單字例句工具，提供查詢句庫例句、AI 生成句子功能。  
-        可作為 LINE 單字推播、自學工具、英文教學輔助等用途。
+        # 2️⃣ 呼叫 sentences.py 核心處理句子的函數
+        result_display, status_log = generate_sentences(words, source, use_ai, model_name)
 
-        ## ⚙️ 主要功能
-        - 支援從多個單字庫選擇。
-        - 可查詢單字句庫例句或使用 GPT AI 生成例句。
-        - 隨機抽取單字，生成例句。
+        return result_display, status_log
 
-        ## 🗂️ 資料來源
-        - 單字庫：common3000 等
-        - 句庫來源：Tatoeba 例句、AI 生成句子（GPT）
+    except Exception as e:
+        return f"<p style='color:red;'>❌ 發生錯誤：{str(e)}</p>", f"錯誤：{str(e)}"
 
-        ## 🛠️ 技術架構
-        - Gradio Blocks 前端介面
-        - Hugging Face Transformers 語言模型（GPT）
-        - SQLite 句庫
+
+# Gradio UI
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # 📖 VocabLine 單字例句工具
+
+        ## 📝 簡介
+        支援單字例句查詢，AI 自動生成句子。適合作為 LINE 單字推播、英文學習輔助工具。
 
         ## 👨‍💻 開發者資訊
         - 開發者：余彦志 (大宇 ian)
         - 信箱：[email protected]
         - GitHub：[https://github.com/dayuian](https://github.com/dayuian)
-
-        ## 📲 LINE 推播（未來開發）
-        - 本工具將結合 LINE，透過 Make.com 每日推播單字和例句，敬請期待！
         """
     )
 
@@ -112,55 +55,59 @@ with gr.Blocks() as demo:
         label="選擇模式",
         choices=["query", "random"],
         value="query",
-        interactive=True,
-        info="query：單字查詢模式 | random：隨機抽單字模式"
+        interactive=True
     )
 
     # 查詢模式區塊
-    with gr.Group(visible=True) as query_mode:
-        source_dropdown_query = gr.Dropdown(choices=get_sources(), value="common3000", label="選擇單字庫")
-        word_input = gr.Textbox(label="輸入單字")
-        use_ai_checkbox = gr.Checkbox(label="使用 AI 生成句子")
-        model_dropdown = gr.Dropdown(choices=MODEL_LIST, value=MODEL_LIST[0], label="選擇 AI 模型", visible=False)
-        query_result = gr.HTML()
-        query_status = gr.Textbox()
-        query_button = gr.Button("查詢例句")
-
-    # 隨機抽單字模式區塊
-    with gr.Group(visible=False) as random_mode:
-        source_dropdown_random = gr.Dropdown(choices=get_sources(), value="common3000", label="選擇單字庫")
-        num_input = gr.Number(value=5, label="抽幾個單字")
-
-        random_result_output = gr.HTML()
-        random_status_output = gr.Textbox()
-        submit_btn = gr.Button("生成例句")
-
-    # 查詢模式互動
-    query_button.click(
-        fetch_sentence,
-        inputs=[word_input, source_dropdown_query, use_ai_checkbox, model_dropdown],
-        outputs=[query_result, query_status],
+    word_input = gr.Textbox(label="輸入單字", visible=True)
+    num_input = gr.Number(label="抽取單字數量", value=5, visible=False)
+
+    # 單字庫選擇
+    source_dropdown = gr.Dropdown(
+        choices=get_sources(),
+        value="common3000",
+        label="選擇單字庫"
     )
 
-    # 隨機抽單字模式互動
-    submit_btn.click(
-        fn=get_words_with_sentences,
-        inputs=[source_dropdown_random, num_input],
-        outputs=[random_result_output, random_status_output]
+    # AI 控制區塊
+    use_ai_checkbox = gr.Checkbox(label="使用 AI 生成句子")
+    model_dropdown = gr.Dropdown(
+        choices=MODEL_LIST,
+        value=MODEL_LIST[0],
+        label="選擇 AI 模型",
+        visible=False
     )
 
-    # 模式切換邏輯
+    # 按鈕 & 結果顯示
+    submit_btn = gr.Button("生成句子")
+    result_output = gr.HTML(label="結果")
+    status_output = gr.Textbox(label="處理狀態", interactive=False)
+
+    # 模式切換時，顯示不同輸入框
+    def switch_mode(mode):
+        if mode == 'query':
+            return gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)
+        else:
+            return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
+
     mode_radio.change(
-        toggle_mode,
+        switch_mode,
         inputs=[mode_radio],
-        outputs=[query_mode, random_mode],
+        outputs=[word_input, num_input]
     )
 
-    # 切換 AI 模型下拉選單可見性
+    # 勾選 AI 時，顯示模型選擇
     use_ai_checkbox.change(
-        lambda use_ai: gr.update(visible=use_ai),
+        lambda x: gr.update(visible=x),
         inputs=[use_ai_checkbox],
         outputs=[model_dropdown]
     )
 
+    # 按鈕綁定處理函數
+    submit_btn.click(
+        process_sentence,
+        inputs=[mode_radio, word_input, source_dropdown, num_input, use_ai_checkbox, model_dropdown],
+        outputs=[result_output, status_output]
+    )
+
 demo.launch()