update output filename

app.py

@@ -188,9 +188,11 @@ def RAG_evaluation(uploaded_file, user_api_key):
             avg_row["Question"] = "Average"
             score_df = pd.concat([score_df, pd.DataFrame([avg_row])], ignore_index=True)
 
-        output_path = "result_output.csv"
+        original_name = os.path.basename(uploaded_file.name)
+        filename = os.path.splitext(original_name)[0]
+        output_path = f"{filename}_result.csv"
         score_df.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8-sig")
-        print("評估結果已儲存為 CSV：", output_path)
+        print("評估結果已儲存：", output_path)
 
         return score_df, output_path
 
@@ -258,7 +260,7 @@ def check_csv_and_run_with_timeout(file, key):
 # Gradio 介面
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("""
-## 📐 RAG系統評估工具
+## 📐 RAG系統評估工具 (分流A)
                 
 ### 📄 使用說明
 請上傳您 RAG 系統產出的結果檔案（需包含欄位：Question、Context、Answer），並填入您的 OpenAI API Key，以進行評估。