上一篇，我和 Codex 已經讓 LINE Bot 把使用者的經緯度交給 Vertex AI Google Maps Grounding，成功取得附近咖啡廳的英文推薦與 Grounding metadata。

但模型「有回答」只是第一步。真正要交給 LINE 使用者時，還有三個產品問題：

• Google Maps Grounding 使用英文，使用者想看繁體中文
• 推薦必須附上可以點回 Google Maps 的來源
• response 裡有 5 個來源，不代表真的有 5 間不同咖啡廳

這一篇要處理的，就是如何把 API response 變成使用者看得懂、點得到，而且不會重複的 LINE 訊息。

🌏 地圖先用英文查，最後再好好說中文

Google Maps Grounding 文件要求 Grounded prompt 與 response 使用英文，但 LINE 使用者希望看到繁體中文。

所以 Codex 沒有硬逼第一次回答直接變中文，而是設計成兩階段：

LINE 經緯度
    ↓
Vertex AI + Google Maps Grounding
    ↓
英文推薦 + Grounding metadata
    ↓
同一個 Vertex AI client 翻成繁中
    ↓
繁中摘要 + 原始 Maps URLs

翻譯 prompt 明確限制：

• 保留店名、數字與 caveat
• 不新增事實
• 不產生 URL
• 只回傳翻譯內容

而 Google Maps URL 完全不經過第二個模型，而是直接從：

candidate.groundingMetadata?.groundingChunks

取出。

這個分工很重要：模型負責翻譯文字，程式負責保留來源。URL 不需要經過模型重寫，也就不會在翻譯時被改壞或憑空補出來。

Codex 也替翻譯加上備案：如果翻譯這一步失敗，至少先把原始英文回答保留下來，不要讓整個搜尋一起消失。

🔗 AI 說了什麼，使用者應該能點回去確認

每個 Maps chunk 可能包含：

chunk.maps?.title
chunk.maps?.uri
chunk.maps?.placeId

我們將來源做成 LINE Flex Message carousel：

• 顯示咖啡廳名稱
• 標示「資料來源：Google Maps」
• 提供「在 Google Maps 查看」按鈕
• 讓使用者自行確認營業時間、照片、評論與導航

這讓推薦不再只是「AI 說的」，而是變成可以驗證的資訊。

使用者不是只能相信 AI，而是可以直接回到來源。

🧩 真實測試才發現：五張卡片裡，有三張可能是同一家店

TypeScript 編譯與單元測試都通過後，Codex 沒有停在假資料。

它用台北座標實際呼叫一次 Vertex Maps Grounding，只輸出摘要長度、來源數量與來源標題，不輸出敏感資料。

結果確實拿到 5 個來源，但標題中出現：

• 店家 Google Maps 頁面
• Review of ... 評論頁
• 同一店家的多個 review URLs

原本程式只看網址是否相同。偏偏同一家店的店家頁、不同評論頁，本來就有不同網址，因此全部被當成不同店家。

也就是說，來源數量和地點數量是兩回事。如果直接把每個 chunk 做成一張卡片，LINE carousel 看起來有很多推薦，實際上可能只是不斷重複同一家店。

Codex 根據真實 response 修改策略：

1. 優先使用 placeId 當唯一 key。
2. 沒有 placeId 時，使用正規化店名。
3. 移除 Review of 與 - Google Maps。
4. 同一地點同時有店家頁與評論頁時，保留店家頁。

const key = maps.placeId || normalizedTitle || maps.uri;

if (!existing || (existing.isReview && !isReview)) {
  uniqueSources.set(key, {
    title: normalizedTitle,
    uri: maps.uri,
    isReview
  });
}

接著 Codex 把這個真實案例補進單元測試，確認 review 先出現、店家頁後出現時，最後仍會保留店家頁。

這一段很能代表我喜歡的 AI 協作方式：Codex 不是宣布「測試通過」就收工，而是真的去看使用者最後會看到什麼。

不是只把文件範例寫進專案，而是用真實 API 回應驗證，發現產品問題，再把問題變成測試。

🏆 實戰總結

這一篇把原始的 Maps Grounding response 整理成真正適合 LINE 使用者的輸出：

• 用英文完成 Maps Grounding，再用第二次 Vertex 呼叫翻成繁中
• 翻譯失敗時保留原始英文回答
• Maps URL 直接取自 Grounding metadata，不經模型改寫
• 使用 Flex Message 顯示 Google Maps attribution
• 以真實 response 發現評論來源重複
• 用 placeId、正規化店名與來源優先順序去重
• 把真實案例補進單元測試

此時本機功能已經能真正找到附近咖啡廳，並把可驗證、不重複的繁中推薦送進 LINE。

但下一篇才是最像正式產品的考驗：ADC 登入、IAM、quota project、Cloud Run runtime service account，以及「Webhook 明明回 200，使用者卻完全沒收到回答」。

📂 專案開源與完整程式碼

👉 GitHub：https://github.com/zonawang/line-map-grounding

👉 更多 AI × LINE Bot 實作：https://github.com/zonawang/zona-ai-learning-lab