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-import gradio as gr
-import requests
-import os
-
-# 設定 Hugging Face API
-API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment"
-
-# 從環境變數讀取 API Key
-HF_API_KEY = os.getenv("HF_API_KEY")
-if HF_API_KEY is None:
-    raise ValueError("❌ API Key 未設定，請檢查 Hugging Face Secrets！")
-
-HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HF_API_KEY}"}
-
-# 轉換英文分類為中文
-def translate_sentiment(label):
-    if "positive" in label.lower():
-        return "😃 **正向**"
-    elif "neutral" in label.lower():
-        return "😐 **中立**"
-    else:
-        return "😡 **負向**"
-
-# 轉換信心度為更直觀的等級（加上百分比）
-def convert_confidence(score):
-    percentage = round(score * 100)
-    if score >= 0.90:
-        return f"🌟 **極高信心** ({percentage}%)"
-    elif score >= 0.75:
-        return f"✅ **高信心** ({percentage}%)"
-    elif score >= 0.50:
-        return f"⚠️ **中等信心** ({percentage}%)"
-    elif score >= 0.30:
-        return f"❓ **低信心** ({percentage}%)"
-    else:
-        return f"❌ **極低信心（建議忽略）** ({percentage}%)"
-
-# 調用 Hugging Face API 進行情緒分析
-def analyze_sentiment(text):
-    try:
-        response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json={"inputs": text})
-        result = response.json()
-
-        if isinstance(result, list) and len(result) > 0:
-            sentiment = translate_sentiment(result[0]["label"])  # 翻譯情緒
-            confidence = result[0]["score"]
-            confidence_label = convert_confidence(confidence)  # 轉換信心度
-
-            return f"**情緒分類**: {sentiment}\n**AI判斷的信心度為**: {confidence_label}"
-        else:
-            return "⚠️ **無法分析文本，請稍後再試**"
-    
-    except Exception as e:
-        return f"❌ **錯誤**: {str(e)}"
-
-# Gradio 介面說明
-intro_text = """
-# 🎯 多語言情緒分析 AI
-本應用使用 Hugging Face 的 `XLM-RoBERTa` 模型來進行**多語言情緒分析**。  
-輸入任何語言的文本，AI 會自動判斷其**情緒分類（正向 / 中立 / 負向）**，並提供AI判斷的**信心度（%）**。
-
-## 🔹 **功能特色**
-✅ **支援多語言**（繁體中文、英文、法文、日文等）  
-✅ **即時分析**，不需下載模型  
-✅ **提供信心度**，結果更透明  
-
-## 📌 **如何使用**
-1️⃣ **輸入一句話或一段文本**（可輸入中文、英文、日文等）  
-2️⃣ **點擊「分析情緒」**  
-3️⃣ **查看結果，包括情緒分類 & 信心度**  
-
-## ⚠️ **使用須知**
-- 目前模型適合**一般文本**，但對**諷刺、幽默**等語句可能不準確。  
-- 若遇到分析錯誤，請**重新輸入文本或稍後再試**。  
-"""
-
-developer_info = """
-## 👨‍💻 開發資訊
-- **開發者**: 余彦志 （大宇 / ian）
-- **模型來源**: [Hugging Face](https://huggingface.co/cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment)
-- **技術棧**: `Gradio`、`FastAPI`、`Hugging Face API`
-- **聯絡方式**: [dayuian@hotmail.com]
-"""
-
-# 建立 Gradio 介面
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
-    # 介面標題與介紹
-    gr.Markdown(intro_text)
-
-    # 文字輸入框
-    with gr.Row():
-        text_input = gr.Textbox(
-            lines=3, placeholder="請輸入文本（支援多語言）...", label="輸入文本"
-        )
-
-    # 按鈕
-    analyze_button = gr.Button("分析情緒")
-
-    # 結果顯示區
-    result_output = gr.Markdown(label="分析結果")
-
-    # 事件綁定（點擊按鈕後執行分析）
-    analyze_button.click(analyze_sentiment, inputs=text_input, outputs=result_output)
-
-    # 顯示開發資訊
-    gr.Markdown(developer_info)
+from ui import create_ui
 
 # 啟動 Web 應用
-iface.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    iface = create_ui()
+    iface.launch()