Modify Interface

app.py

@@ -72,6 +72,7 @@ def fetch_announcement_from_sheet():
             return DEFAULT_MESSAGE
 
         content = str(df["Announcement"].iloc[0]).strip()
+        content = content.replace("\\n", "<br>").replace("\n", "<br>")
         return content if content else DEFAULT_MESSAGE
 
     except Exception as e:
@@ -271,17 +272,13 @@ with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("""
 # 📐 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。
-
-## ⏳ 評估時間說明
-- 完整評估**通常需耗時 1 小時以上**，若無即時回應，請**耐心等候**，系統並未當機，謝謝您的理解。
+### 📄 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。
+- ⏳ 完整評估**通常需耗時 1 小時以上**，若無即時回應，請**耐心等候**，系統並未當機，謝謝您的理解。
 
 ### 🚦 分流措施
 本工具部署於 Hugging Face Public Space，若同時有多位使用者使用，系統會將您的評估請求排入佇列。
-
 為避免長時間等待，建議您**先僅送出 1 筆資料進行測試**，若進度條顯示之預估等待時間超過 2 小時（7000 秒以上），可能是其他使用者正在使用。
-
 本頁為分流 A，您可以考慮改用其他分流或稍後再試，感謝您的耐心與配合!
 
 - 🔁 [主頁面 (Main)](https://huggingface.co/spaces/KSLab/RAG_Evaluator)