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# 工程師交接說明
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## 後臺方案更換建議：Streamlit
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若未來認為 Rocket.Chat 部署過重或整合不便，可轉用 **Streamlit** 開發自定義管理後台。此方案能針對 Open WebUI 的資料結構進行 100% 客製化。
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### 核心優勢
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1. **極簡開發**：純 Python 即可構建前端，約 200 行程式碼可完成完整後台。
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2. **超輕量級**：單一容器（~100MB 記憶體），無需額外資料庫（直接讀取現有 Postgres）。
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3. **完全客製**：可完美呈現「用戶 → 對話 → 訊息」的三層結構，不受限於聊天軟體的頻道邏輯。
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4. **部署簡單**：標準 Docker image `python:3.11-slim` + `pip install streamlit`。
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### 實作架構
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* **前端**：Streamlit Web App (Port 8501)
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* **後端邏輯**：直連 PostgreSQL `reply_queue` 表格
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* **功能**：自動刷新、用戶篩選、歷史回覆查詢
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### 程式碼範例 (admin.py)
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```python
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import streamlit as st
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import psycopg2
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import pandas as pd
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# 自動刷新設定 (每 5 秒)
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from streamlit_autorefresh import st_autorefresh
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st_autorefresh(interval=5000, key="msg_refresh")
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st.set_page_config(layout="wide", page_title="TobiichiGPT Admin")
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# 1. 連接資料庫
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conn = psycopg2.connect("postgresql://user:pass@postgres:5432/tobiichiGPT")
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# 2. 側邊欄：用戶列表
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st.sidebar.title("用戶列表")
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users = pd.read_sql("SELECT DISTINCT user_id FROM reply_queue", conn)
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selected_user = st.sidebar.radio("選擇用戶", users['user_id'])
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# 3. 主畫面：顯示該用戶的對話
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if selected_user:
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st.header(f"用戶: {selected_user}")
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# 撈取該用戶訊息
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msgs = pd.read_sql(
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f"SELECT * FROM reply_queue WHERE user_id='{selected_user}' ORDER BY created_at DESC",
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conn
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)
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for _, row in msgs.iterrows():
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with st.expander(f"對話 {row['chat_id']} ({row['status']})", expanded=True):
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st.info(f"用戶: {row['user_message']}")
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if row['status'] == 'pending':
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with st.form(key=f"form_{row['id']}"):
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reply = st.text_area("回覆內容")
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if st.form_submit_button("送出"):
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# 更新資料庫
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cur = conn.cursor()
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cur.execute(
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"UPDATE reply_queue SET admin_reply=%s, status='replied' WHERE id=%s",
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(reply, row['id'])
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)
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conn.commit()
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st.success("已回覆")
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st.rerun()
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else:
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st.success(f"管理員: {row['admin_reply']}")
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```
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### 部署配置 (Docker)
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**Dockerfile**:
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```dockerfile
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FROM python:3.11-slim
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WORKDIR /app
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RUN pip install streamlit psycopg2-binary pandas streamlit-autorefresh
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COPY admin.py .
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CMD ["streamlit", "run", "admin.py", "--server.port=8501", "--server.address=0.0.0.0"]
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```
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**docker-compose.yml**:
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```yaml
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admin-ui:
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build: ./admin-ui
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ports: ["8501:8501"]
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environment:
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- DB_HOST=postgres
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- DB_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
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networks:
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- tobiichiGPT-network
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```
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### 與 Rocket.Chat/Chatwoot比較
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| 特性 | Streamlit (自建) | Rocket.Chat | Chatwoot |
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| **對應 Open WebUI 結構** | ⭐⭐⭐⭐⭐ (完全貼合) | ⭐⭐⭐ (需用頻道模擬) | ⭐ (結構扁平) |
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| **即時性** | ⭐⭐ (輪詢刷新) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (WebSocket) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (WebSocket) |
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| **手機 App** | ⭐ (網頁版) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (原生 App) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (原生 App) |
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| **資源消耗** | 低 (~100MB) | 中 (~500MB) | 高 (~1GB) |
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| **適用場景** | 單人/少數管理員，追求輕量與精準管理 | 多人團隊協作，需要 App 通知 | 專業客服團隊 |
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### 建議切換時機
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若遇到以下情況，建議切換至 Streamlit 方案：
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1. Rocket.Chat 的頻道/執行緒管理變得混亂，難以追蹤用戶對話。
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2. 伺服器資源不足，無法負擔 Rocket.Chat + MongoDB。
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3. 需要針對特定業務邏輯（如：查看用戶餘額、審核特定關鍵字）進行客製化開發。
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## Rocket.chat實作紀錄
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