Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import os
 import threading
+import logging
 import uvicorn
 from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException, Header
 from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
@@ -7,7 +8,11 @@ from linebot.exceptions import InvalidSignatureError
 from linebot.models import MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage
 from model import classify_esi  # นำเข้าโมเดลสำหรับจัดอันดับ ESI
 
-# Load environment variables
+# ตั้งค่า Logging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# โหลด Environment Variables
 LINE_ACCESS_TOKEN = os.getenv("LINE_ACCESS_TOKEN")
 LINE_CHANNEL_SECRET = os.getenv("LINE_CHANNEL_SECRET")
 
@@ -30,30 +35,47 @@ async def webhook(request: Request, x_line_signature: str = Header(None)):
     body = await request.body()
     body_text = body.decode("utf-8")
 
+    # Log ข้อความที่ได้รับจาก LINE
+    logger.info(f"Received webhook event: {body_text}")
+
+    try:
+        # ✅ ตอบกลับ LINE ทันที เพื่อป้องกัน Timeout
+        threading.Thread(target=handle_webhook, args=(body_text, x_line_signature)).start()
+        return {"status": "OK"}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error processing webhook: {e}")
+        return {"status": "Error"}, 500
+
+def handle_webhook(body_text, x_line_signature):
+    """ ฟังก์ชันประมวลผล Webhook แยกต่างหาก """
     try:
         handler.handle(body_text, x_line_signature)
     except InvalidSignatureError:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid signature")
-
-    return {"status": "OK"}
+        logger.error("Invalid signature error")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error handling webhook: {e}")
 
-# Event handler for messages
+# Event handler สำหรับข้อความที่ได้รับ
 @handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
 def handle_message(event):
     user_message = event.message.text
-    esi_level = classify_esi(user_message)  # ใช้โมเดล AI วิเคราะห์ ESI
+    logger.info(f"User message: {user_message}")  # Log ข้อความจากผู้ใช้
 
-    # แปลงระดับ ESI เป็นคำแนะนำ
+    esi_level = classify_esi(user_message)  # ใช้โมเดล AI วิเคราะห์ ESI
     response_text = get_triage_response(esi_level)
 
-    # ใช้ threading เพื่อให้ bot ตอบกลับทันที
+    logger.info(f"Bot response: {response_text}")  # Log ข้อความที่บอทจะส่ง
+
+    # ใช้ threading เพื่อให้ bot ตอบกลับเร็วขึ้น
     threading.Thread(target=reply_message, args=(event.reply_token, response_text)).start()
 
 def reply_message(reply_token, message):
+    """ ส่งข้อความตอบกลับผู้ใช้ """
     try:
         line_bot_api.reply_message(reply_token, TextSendMessage(text=message))
+        logger.info("Reply sent successfully")  # Log เมื่อส่งสำเร็จ
     except Exception as e:
-        print(f"Error sending reply: {e}")
+        logger.error(f"Error sending reply: {e}")
 
 def get_triage_response(esi_level):
     """