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在系統實際運行過程中，發現模型偶爾會以英文或其他語言回覆，導致語言表達不一致的問題。

主要是因為 llama-3.1-8b-instant 的預訓練資料同時包含多國語言，在缺乏明確語言約束時，模型可能會因語境模糊或遇到英文 token而自動切換語言。

為解決此問題，我們重新設計並強化系統提示詞（Prompt），在生成邏輯中明確加入語言控制規則：

若模型輸出為英文，請自動將回應翻譯為繁體中文後再輸出。若模型輸出中混有英文或其他語言詞彙，請自動翻譯成自然的繁體中文並保持語意不變。

此設計能在 Groq API 缺乏語言鎖定（language lock）參數的情況下，透過提示詞層級的控制，確保模型在所有互動中皆以繁體中文回覆，有效避免多語混雜導致的語意錯誤與閱讀不一致性，並使系統的回應語氣與語言風格更貼近本地使用情境。