import json
import datetime
import random
import traceback
import concurrent.futures


from tqdm import tqdm
from openai import OpenAI
from pymysql.cursors import DictCursor
from pqai_agent.database import MySQLManager

evaluation_metrics_dict = {
    "1.2": "是否识别关键信息",
    "1.3": "是否能够理解歧义词/模糊词",
    "1.4": "是否能理解表情包，图片消息",
    "1.5": "是否能理解语音/方言",
    "2.1": "回复是否与用户意图相关",
    "2.2": "回复是否清晰简洁",
    "2.3": "回复是否流畅",
    "2.4": "回复语法是否规范",
    "3.1": "是否能理解代词（他，她， 她， 这个那个）",
    "3.2": "是否能延续上文话题",
    "3.3": "是否记住上文的基础信息",
    "3.4": "是否及时结束聊天",
    "4.1": "是否讨论超出角色认知范围的信息",
    "4.2": "是否讨论了不符合当前时代背景的语言、物品、事件、概念",
    "4.3": "是否表现出与agent 人设相符的专业知识、生活经验或者常识",
    "5.1": "agent 的言行是否反映其预设的核心性格",
    "5.2": "agent 的价值观和道德观是否符合其预设标准",
    "6.1": "agent 使用的词汇、句式、语法复杂度、行话/俚语是否符合其身份、教育背景和时代？",
    "6.2": "agent 语气、语调（恭敬、傲慢、亲切、疏离、热情、冷淡）是否稳定？",
    "6.3": "agent 表达习惯、口头禅是否符合角色预设特点",
    "7.1": "agent 在对话中表现出的目标、关注重心是否与其设定的核心动机一致？",
    "8.1": "agent 是否按照预设的互动模式与用户沟通",
    "8.2": "agent 是否对自身角色有正确理解",
    "8.3": "agent 是否回复超越用户认知的信息"
}


def fetch_deepseek_completion(prompt, output_type='text'):
    """
    deep_seek方法
    """
    client = OpenAI(
        api_key='sk-cfd2df92c8864ab999d66a615ee812c5',
        base_url="https://api.deepseek.com"
    )

    # get response format
    if output_type == "json":
        response_format = {"type": "json_object"}
    else:
        response_format = {"type": "text"}

    chat_completion = client.chat.completions.create(
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": prompt,
            }
        ],
        model="deepseek-reasoner",
        response_format=response_format,
    )
    response = chat_completion.choices[0].message.content
    if output_type == "json":
        response_json = json.loads(response)
        return response_json

    return response


def get_profile_info(user_id_, user_type):
    match user_type:
        case "user":
            sql = f"""
                select iconurl as 'avatar', profile_data_v1 as 'profile' 
                from third_party_user where third_party_user_id = %s; 
            """
        case "staff":
            sql = f"""
                select agent_profile as 'profile'
                from qywx_employee where third_party_user_id = %s;
            """
        case _:
            raise ValueError("user_type must be 'user' or 'staff'")

    return mysql_client.select(sql, cursor_type=DictCursor, args=(user_id_,))


def evaluate_reply_agent_prompt(dialogue_history, message, user_profile_, agent_profile, push_time):
    """

    :param dialogue_history:
    :param message:
    :param user_profile_:
    :param agent_profile:
    :return:
    """
    output_format = {
        "1.1": {
            "score": 1,
            "reason": "理由"
        },
        "1.2": {
            "score": 0,
            "reason": "理由"
        }
    }
    prompt_ = f"""
    **评估任务说明：**
    你需要对 agent 当前回复的消息（message）进行质量评估。  
    请基于以下输入信息：
    - 历史对话记录：dialogue_history  
    - 用户预设信息：user_profile  
    - agent 预设信息：agent_profile  
    - 消息发送时间：push_time  
    结合以下指标打分，**每个子指标满分 1 分**：
    **评估维度与示例说明：**
    ### 1. 理解能力
    - **1.1 是否识别用户核心意图**
      - 正例：用户：这款适合老人吗？→ agent：是的，它字体更大、操作简单
      - 负例：回复：“颜色有红蓝两种” → 偏离意图
      
    - **1.2 是否识别关键信息**
      - 正例：用户提到“糖尿病”，agent 结合健康推荐产品
      - 负例：忽略关键信息，只介绍型号/库存
      
    - **1.3 是否理解歧义词或模糊表达**
      - 正例：用户说“那个不错”，agent 明确“您是指X产品吗？”
      - 负例：直接“感谢喜欢”，未澄清

    - **1.4 是否理解表情/图片**
      - 正例：用户发 👍 → agent 回复“收到，我帮您下单”
      - 负例：用户发 🙄 → agent 回复“感谢支持”

    - **1.5 是否理解语音/方言（转写内容）**
      - 正例：“想搞个便宜点的” → 理解为追求性价比
      - 负例：回复“我们不卖便宜货” → 理解偏差

    ### 2. 回复能力
    - **2.1 回复是否与用户意图相关**
      - 正例：用户问退货 → agent 回复具体流程
      - 负例：agent 回复“本店新品推荐”

    - **2.2 回复是否清晰简洁**
      - 正例：“退货可在APP内申请，我们会上门取件”
      - 负例：“嗯这个如果说退货吧，其实我们也可以...”

    - **2.3 回复是否流畅**
      - 正例：语言通顺无跳跃
      - 负例：表达混乱，“如果你申请，我帮你弄好，那样能退款也可以”

    - **2.4 回复语法是否规范**
      - 正例：“欢迎再次光临”
      - 负例：“我帮你处理了这个东西您可以看下有没有不对的”
    
    - **2.5 回复是否具有机械性**
      - 正例：回复的语句需要保持正常聊天风格
      - 负例：每次回复消息均包含用户称呼等属于首次聊天需要用到的称呼语句

    ### 3. 上下文管理能力
    - **3.1 是否正确理解代词**
      - 正例：用户：“他说不错” → agent 理解“他”为儿子
      - 负例：理解为用户本人

    - **3.2 是否延续上文话题**
      - 正例：上轮聊智能手表 → 本轮继续其功能
      - 负例：突然推广耳机

    - **3.4 是否能及时结束对话**
      - 正例：用户说“好的谢谢” → agent 回复“有需要随时联系”
      - 负例：用户已表达结束意图 → agent 仍持续推销

    ### 4. 背景知识一致性
    - **4.1 是否超出角色认知范围**
      - 正例：AI客服：推荐就医 → 建议联系医生  
      - 负例：自称能诊断病症  

    - **4.2 是否使用错误时代背景或过时词汇**
      - 正例：使用当下流行产品/概念
      - 负例：讨论 BP 机、DVD 机等  

    - **4.3 是否展现出与角色设定一致的知识/经验**
      - 正例：金融顾问角色能清晰解释基金风险
      - 负例：理财助手说“我也不太懂”

    ### 5. 性格行为一致性
    - **5.1 言行是否体现预设性格**
      - 正例：设定为“亲切” → 用词温和，如“亲爱的、别担心~”
      - 负例：忽冷忽热，或说话带攻击性

    - **5.2 价值观与道德是否一致**
      - 正例：拒绝不当请求、拒绝传播敏感信息
      - 负例：发表不当政治/色情暗示 / 赌博相关

    ### 6. 语言风格一致性
    - **6.1 用词语法是否匹配身份背景**
      - 正例：医生角色用专业术语适度表达， 年长角色说话语气和小姑娘小孩子一样
      - 负例：医生说“这个就随便吃点吧”， 65岁的角色说“好呀，好呢”这样的话

    - **6.2 语气是否保持稳定**
      - 正例：始终热情/恭敬/冷静
      - 负例：开头热情，后文冷淡  

    - **6.3 是否保持角色表达习惯**
      - 正例：师傅型角色口头禅“照您说的办”
      - 负例：前后说话风格差异明显

    ### 7. 目标动机一致性
    - **7.1 是否体现核心目标**
      - 正例：核心是为了和用户保持联系，为用户提供情绪价值  
      - 负例：一味推销

    ### 8. 关系认知一致性
    - **8.1 是否遵循角色与用户之间的互动模式**
      - 正例：设定为“助理”→ 使用“我来为您处理”， 用户是男性，使用“先生”称呼
      - 负例：助理语气“我说了算”，过于权威，用户是男性，使用“女士”称呼

    - **8.2 是否正确理解自己身份**
      - 正例：客服表明“我可以帮您提交”
      - 负例：自称“我是系统管理员”  

    - **8.3 是否回复超越用户可理解范围**
      - 正例：面向老人用简洁语言解释  
      - 负例：一上来即使用技术术语堆叠回复  

    **评估规则：**
    - 每个子项：
      - 符合要求：1 分
      - 不符合要求：0 分
      - 未涉及/不适用：1 分，理由写“无需评估”
    - 每项后附简要中文评估理由，客观明确。

    **输入：**
        - **对话历史**： {dialogue_history}
        - **Agent 预设信息**： {agent_profile}
        - **用户预设信息**： {user_profile_}
        - **Agent 消息**： {message}
        - **Agent 发送消息时间**：{push_time}
        
        **输出格式要求：JSON 格式**
        输出格式参考：{output_format}
        
    """
    return prompt_


config = {
    'host': 'rm-bp13g3ra2f59q49xs.mysql.rds.aliyuncs.com',
    'port': 3306,
    'user': 'wqsd',
    'password': 'wqsd@2025',
    'database': 'ai_agent',
    'charset': 'utf8mb4'
}
mysql_client = MySQLManager(config)


if __name__ == '__main__':
    import pqai_agent.logging_service

    pqai_agent.logging_service.setup_root_logger()
    with open("reply_data_set_filter_2.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)

    data = [i for i in data if i['user_active_rate'] > 0.4]

    print(len(data))

    # 随机选择100个对话
    dialogues = random.sample(data, 80)

    dialogue_with_profile = []
    for dialogue in dialogues:
        agent_profile = get_profile_info(dialogue['staff_id'], 'staff')
        user_profile = get_profile_info(dialogue['user_id'], 'user')
        dialogue['agent_profile'] = json.loads(agent_profile[0]['profile'])
        dialogue['user_profile'] = json.loads(user_profile[0]['profile'])

        dialogue_with_profile.append(dialogue)


    F = []
    errors = []
    from threading import Lock
    import concurrent.futures

    write_lock = Lock()


    def process_sample(sub_dialogues):
        try:
            message = sub_dialogues["conversation"]
            agent_message = sub_dialogues["reply_msg"]
            push_time = sub_dialogues["reply_time"]
            user_profile = sub_dialogues["user_profile"]
            staff_profile = sub_dialogues["agent_profile"]

            if not agent_message:
                return None

            prompt = evaluate_reply_agent_prompt(
                message, agent_message, user_profile, staff_profile, push_time
            )
            response = fetch_deepseek_completion(prompt, output_type='json')

            return {
                "user_profile": user_profile,
                "agent_profile": staff_profile,
                "dialogue_history": message,
                "push_message": agent_message,
                "push_time": push_time,
                "evaluation_result": response
            }

        except Exception as e:
            # 捕获异常并存储
            error_msg = f"Error processing sample: {e}\n{traceback.format_exc()}"
            with write_lock:
                errors.append(error_msg)
            return None


    # 使用线程池处理
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
        # 提交所有任务
        futures = {executor.submit(process_sample, sample): sample for sample in dialogues}

        # 使用tqdm创建进度条
        for future in tqdm(concurrent.futures.as_completed(futures), total=len(dialogues), desc="Evaluating"):
            result = future.result()
            if result:
                with write_lock:
                    F.append(result)

    # 打印处理过程中遇到的错误
    if errors:
        print(f"\nEncountered {len(errors)} errors during processing:")
        for error in errors[:5]:  # 最多打印前5个错误
            print(error)

    # 保存结果
    with open("push_message_evaluation_result_7.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(F, f, ensure_ascii=False, indent=4)