Update main.py

main.py

@@ -94,33 +94,38 @@ def analyze_with_openai(image_path, user_text):
     """
     分析用戶問題和圖片，並返回 OpenAI 的回應
     """
-    # 讀取圖片並轉換為 Base64
-    with open(image_path, "rb") as image_file:
-        image_binary = image_file.read()
-        image_base64 = base64.b64encode(image_binary).decode("utf-8")
-
-    # 構建分析請求
-    prompt = f"""
-    用戶的問題是：{user_text}
-    圖片已上傳，Base64 編碼如下：
-    {image_base64[:100]}...（已截斷）
-    請根據圖片和問題進行詳細分析。
-    """
+    try:
+        # 確保圖片存在
+        if not os.path.exists(image_path):
+            raise FileNotFoundError(f"圖片路徑無效：{image_path}")
+        
+        # 讀取圖片並轉換為 Base64
+        with open(image_path, "rb") as image_file:
+            image_binary = image_file.read()
+            image_base64 = base64.b64encode(image_binary).decode("utf-8")
+
+        # 构建分析請求
+        prompt = f"""
+        用戶的問題是：{user_text}
+        圖片已上傳，Base64 編碼如下：
+        {image_base64[:100]}...（已截斷）
+        請根據圖片和問題進行詳細分析。
+        """
 
-    # 使用 OpenAI API 請求
-    response = openai.ChatCompletion.create(
-        model="gpt-4",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": "請用繁體中文回答。你現在是個專業助理，職稱為OPEN小助理，個性活潑、樂觀，願意回答所有問題"},
-            {"role": "user", "content": prompt}
-        ]
-    )
+        # 使用 OpenAI API 請求
+        response = openai.ChatCompletion.create(
+            model="gpt-4",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": "請用繁體中文回答。你現在是個專業助理，職稱為OPEN小助理，個性活潑、樂觀，願意回答所有問題"},
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ]
+        )
 
-    return response["choices"][0]["message"]["content"]
+        # 提取回應內容
+        return response["choices"][0]["message"]["content"]
     
 # 使用字典模擬用戶訊息歷史存儲
 user_message_history = defaultdict(list)
-
 def store_user_message(user_id, message_type, message_content):
     """
     儲存用戶的訊息
@@ -157,10 +162,13 @@ def handle_image_message(event):
     previous_message = get_previous_message(user_id)
     # 獲取傳送圖片後的用戶問題（文字）
     if previous_message and previous_message["type"] == "image":
-        # 獲取用戶問題（文字）
-        user_text = event.message.text  # 自行實現，根據需求追蹤用戶文字
+        # 獲取上一則圖片訊息的路徑
+        image_path = previous_message["content"]
+
+        # 儲存當前文字訊息
         store_user_message(user_id, "text", user_text)
-        # 將圖片與文字結合發送到 OpenAI
+
+        # 結合圖片與文字分析
         out = analyze_with_openai(image_path, user_text)
 
     else: