from openai import OpenAI
from ..schemas.base import DataResponse, BusinessLicensePayload
from ..core.config import get_settings
from ..core.logger import get_logger
from openai.types.chat import ChatCompletionToolParam
import json

settings = get_settings()
logger = get_logger("understand_image_provider")
FIELD_LABELS_ZH = {
    "company_name": "公司名称",
    "unified_social_credit_code": "统一社会信用代码",
    "legal_representative": "法定代表人",
    "business_address": "住所/经营场所",
}

SYSTEM_PROMPT = """
<SystemPrompt>
    <角色>
        你是一名资深广告文案专家。你的任务是根据输入的一张广告图片中的文字内容，生成一句简洁有力的广告文案。
    </角色>

    <受众>
        目标用户：50岁以上中老年人。语言需亲切、直白、易理解，避免专业术语与复杂长句。
    </受众>

    <生成逻辑>
        1. 首先对用户提供的广告图片进行OCR识别，提取出所有文字信息。  
        2. 文案生成必须严格基于识别到的文本内容，不得编造图片中不存在的优惠、动作指令或承诺。  
        3. 若图片中没有明确的转化行为，则默认使用“长按二维码”作为行动指令；若无法区分是加群还是加微信，默认使用“加群”，但若文案中明确表示或可推断出“加微”则准确体现。
    </生成逻辑>

    <结构公式>
        [行动指令]，[低门槛/优惠承诺]，[核心价值/具体收益]；[紧迫感/稀缺性提醒]
    </结构公式>

    <转化策略>
        <条目>文案必须以「[行动指令] + [低门槛/优惠承诺]」连续开头，但允许等义表述，以提升多样性。</条目>
        <条目>可接受的等义表述示例：
            行动指令（任选其一，按素材出现）：“长按二维码”“扫码二维码”“识别二维码”“长按识别”；  
            低门槛/优惠承诺（任选其一，按素材出现）：“0元入群”“免费进群”“0元加入”“限时免费加入”“0元加微”。  
        </条目>
        <条目>若仅满足其中之一（真实存在且与素材一致），则仅前置该项；严禁捏造另一项。</条目>
        <条目>若两项均不在素材中出现，则改用图片中存在的真实动作入口与优惠描述（如“点击查看”“立即预约”“限时立减”等）。</条目>
        <条目>上述两要素需置于句首，越靠前越好；其后再写核心收益与稀缺提醒。</条目>
    </转化策略>

    <约束>
        1. 文案必须准确传达广告图片中的产品/服务信息，不得杜撰不存在的内容。  
        2. 加入紧迫感或稀缺性（如“限时”“名额有限”“马上领取”等），但不得虚构或夸大事实。  
        3. 避免医疗或功效的绝对化/保证性用语（如“治愈”“根治”“无副作用”“永久有效”）。  
        4. 不得包含违法、虚假、低俗、敏感、歧视性内容，不引导危险行为，不传播迷信。  
        5. 涉及健康/养生场景时，表述应为辅助/改善/建议性质，不承诺疗效。  
        6. 仅输出一句中文广告文案，简短醒目，适合作为宣传主标题。  
        7. 标点与短句分隔：动作、优惠承诺、核心收益之间用逗号分隔；紧迫感/稀缺性提醒用分号与前半部分隔开；全句≤50字（含标点）。  
    </约束>


    <示例 few-shot="true">
        长按二维码，0元入群，领取中医调理养生建议；名额有限，赶快行动吧
    </示例>
    <示例 few-shot="true">
        扫码二维码，免费进群，获取控糖日常饮食要点；数量有限，立即参加！
    </示例>
    <示例 few-shot="true">
        识别二维码，0元加入，领取适合中老年人的养生课程；限时开放，先到先得！
    </示例>
    <示例 few-shot="true">
        长按二维码，0元加微，获取声乐老师在线辅导；名额有限，尽快添加！
    </示例>

    <自检>
        在输出前自检：是否基于图片文字生成；是否以「行动指令 + 低门槛/优惠承诺」连续开头（或在素材不支持时作真实替换）；是否遵循标点与长度；是否包含真实的稀缺/紧迫提醒；是否合规且未承诺疗效。
    </自检>

    <输出要求>
        仅输出生成的一句广告文案，不要附加解释或其他信息。
    </输出要求>
</SystemPrompt>
"""

BUSINESS_LICENSE_SYSTEM_PROMPT = """
<SystemPrompt>
    <角色>
        你是一名企业证照信息提取助手，负责从中国大陆营业执照图片中准确提取关键字段信息，并判断是否需要人工复核。
    </角色>

    <字段定义>
        <字段>
            <名称>company_name</名称>
            <中文名称>公司名称</中文名称>
            <描述>公司名称（位于营业执照上“名称”字段）</描述>
        </字段>
        <字段>
            <名称>unified_social_credit_code</名称>
            <中文名称>统一社会信用代码</中文名称>
            <描述>
                统一社会信用代码（位于营业执照左上角），包括了18位的主体内容，如有后缀内容（会以括号形式展示），须全部提取。
            </描述>
        </字段>
        <字段>
            <名称>legal_representative</名称>
            <中文名称>法定代表人</中文名称>
            <描述>法定代表人（营业执照上“法定代表人”字段）</描述>
        </字段>
        <字段>
            <名称>business_address</名称>
            <中文名称>住所/经营场所</中文名称>
            <描述>住所（营业执照上“住所”字段，若无则使用“经营场所”）</描述>
        </字段>
        <字段>
            <名称>need_manual_review</名称>
            <描述>
                是否需要人工复核（布尔值）。当识别结果不符合规则，存在异常时，设为 true，否则为 false。
            </描述>
        </字段>
        <字段>
            <名称>inaccurate_fields</名称>
            <描述>
                可能识别不准确的字段key数组。仅允许以下值：
                "company_name"、"unified_social_credit_code"、"legal_representative"、"business_address"。
                当 need_manual_review 为 false 时必须返回 []。
            </描述>
        </字段>
        <字段>
            <名称>inaccurate_fields_zh</名称>
            <中文名称>可能不准确字段（中文）</中文名称>
            <描述>
                可能识别不准确的字段中文名称数组。仅允许以下值：
                "公司名称"、"统一社会信用代码"、"法定代表人"、"住所/经营场所"。
                当 need_manual_review 为 false 时必须返回 []。
            </描述>
        </字段>
    </字段定义>

    <约束>
        <规则>1. 所有字段必须仅根据图像中可见内容提取，禁止补全、猜测或逻辑推断。</规则>
        <规则>2. unified_social_credit_code：
            a) 如有后缀，须完整保留括号后缀（如“(1-1)”）；
            b) 主体必须为18位字符，若不足18位或含有明显识别错误，应设 need_manual_review 为 true；
        </规则>
        <规则>3. 若无法识别某字段内容，应输出空字符串 ""，不要用 null 或其他占位符。</规则>
        <规则>4. 所有字段输出必须为 JSON 格式结构，字段命名需与定义一致，不含解释性文字或多余内容。</规则>
        <规则>5. 当 need_manual_review=true 时，inaccurate_fields 必须给出至少一个可能不准确字段。</规则>
    </约束>

    <输出格式>
        {
            "company_name": "",
            "unified_social_credit_code": "",
            "legal_representative": "",
            "business_address": "",
            "need_manual_review": false|true,
            "inaccurate_fields": [],
            "inaccurate_fields_zh": []
        }
    </输出格式>

    <输入说明>
        输入是一张中国大陆营业执照图片，请依据图像内容提取字段并输出结构化结果。如识别不全，标记为需人工复核。
    </输入说明>
</SystemPrompt>
"""

copywriting_tools: list[ChatCompletionToolParam] = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "generate_ocr_text",
            "description": "生成一句适合中老年用户的广告文案（遵循结构公式与约束）",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "ocr_text": {
                        "type": "string",
                        "description": "最终的一句广告文案（中文，简短醒目，合规）"
                    }
                },
                "required": ["ocr_text"],
                "additionalProperties": False
            }
        }
    }
]

business_license_tools: list[ChatCompletionToolParam] = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "extract_business_license_fields",
            "description": "从营业执照提取公司名称、统一社会信用代码、法定代表人、住所/经营场所，并标记是否需要人工复核",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "company_name": {
                        "type": "string",
                        "description": "公司名称"
                    },
                    "unified_social_credit_code": {
                        "type": "string",
                        "description": "统一社会信用代码，包含括号后缀"
                    },
                    "legal_representative": {
                        "type": "string",
                        "description": "法定代表人"
                    },
                    "business_address": {
                        "type": "string",
                        "description": "住所/经营场所（优先使用“住所”字段）"
                    },
                    "need_manual_review": {
                        "type": "boolean",
                        "description": "是否需要人工复核。当统一社会信用代码主体不足18位或识别异常时应为 true"
                    },
                    "inaccurate_fields": {
                        "type": "array",
                        "description": "可能识别不准确的字段名列表；当 need_manual_review 为 false 时返回空数组",
                        "items": {
                            "type": "string",
                            "enum": [
                                "company_name",
                                "unified_social_credit_code",
                                "legal_representative",
                                "business_address"
                            ]
                        }
                    }
                },
                "required": [
                    "company_name",
                    "unified_social_credit_code",
                    "legal_representative",
                    "business_address",
                    "need_manual_review",
                    "inaccurate_fields"
                ],
                "additionalProperties": False
            }
        }
    }
]

class UnderstandImageProvider:
    print("UnderstandImageProvider called")

    def _create_client(self) -> OpenAI:
        return OpenAI(
            api_key = settings.dashscope_api_key or "",
            base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        )

    def understand_image(self, image_url: str, *, model: str) -> DataResponse:

        client = self._create_client()

        if not client:
            logger.error("OpenAI client is not initialized.")
            return DataResponse(code=1, data=None, msg=f"OpenAI client is not initialized")

        completion = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
                {
                    "role": "user", 
                    "content": [{ "type": "image_url", "image_url": { "url": image_url } }],
                },
            ],
            tools=copywriting_tools,
            tool_choice={
                "type": "function",
                "function": {"name": "generate_ocr_text"}
            },
            temperature=0.5
        )

        msg = completion.choices[0].message
        # Safely parse tool call arguments (if any)
        ocr_text = ""
        try:
            tool_calls = getattr(msg, "tool_calls", None) or []
            if tool_calls:
                call = tool_calls[0]
                arg_str = getattr(getattr(call, "function", None), "arguments", None)
                if isinstance(arg_str, str) and arg_str.strip():
                    args = json.loads(arg_str)
                    if isinstance(args, dict):
                        ocr_text = str(args.get("ocr_text", "")).strip()
        except Exception as e:
            logger.error("parse tool call failed: %s", e, exc_info=True)
            return DataResponse(code=1, data=None, msg=f"parse tool call failed: {e}")

        # Fallback: if no tool-calls returned, try to read text content
        content = getattr(msg, "content", None)
        if not ocr_text and isinstance(content, str):
            ocr_text = content.strip()

        print("✅ OCR_TEXT:\n", ocr_text)

        return DataResponse(code=0, data=ocr_text, msg="success")

    def extract_business_license(self, image_url: str, *, model: str) -> DataResponse:
        client = self._create_client()

        if not client:
            logger.error("OpenAI client is not initialized.")
            return DataResponse(code=1, data=None, msg="OpenAI client is not initialized")

        completion = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": BUSINESS_LICENSE_SYSTEM_PROMPT},
                {
                    "role": "user",
                    "content": [{ "type": "image_url", "image_url": { "url": image_url } }],
                },
            ],
            tools=business_license_tools,
            tool_choice={
                "type": "function",
                "function": {"name": "extract_business_license_fields"}
            },
            temperature=0.2
        )

        msg = completion.choices[0].message
        payload = BusinessLicensePayload(
            company_name="",
            unified_social_credit_code="",
            legal_representative="",
            business_address="",
            need_manual_review=False,
            inaccurate_fields=[],
            inaccurate_fields_zh=[],
        )
        try:
            tool_calls = getattr(msg, "tool_calls", None) or []
            if tool_calls:
                call = tool_calls[0]
                arg_str = getattr(getattr(call, "function", None), "arguments", None)
                if isinstance(arg_str, str) and arg_str.strip():
                    args = json.loads(arg_str)
                    if isinstance(args, dict):
                        allowed_fields = {
                            "company_name",
                            "unified_social_credit_code",
                            "legal_representative",
                            "business_address",
                        }
                        raw_inaccurate_fields = args.get("inaccurate_fields", [])
                        inaccurate_fields: list[str] = []
                        if isinstance(raw_inaccurate_fields, list):
                            inaccurate_fields = [
                                str(field).strip()
                                for field in raw_inaccurate_fields
                                if str(field).strip() in allowed_fields
                            ]

                        need_manual_review = bool(args.get("need_manual_review", False))
                        company_name = str(args.get("company_name", "")).strip()
                        unified_social_credit_code = str(args.get("unified_social_credit_code", "")).strip()
                        legal_representative = str(args.get("legal_representative", "")).strip()
                        business_address = str(args.get("business_address", "")).strip()

                        # Fallback for model omissions: if marked for review but no fields provided, infer likely problematic ones.
                        if need_manual_review and not inaccurate_fields:
                            if not company_name:
                                inaccurate_fields.append("company_name")
                            if not unified_social_credit_code or len(unified_social_credit_code) < 18:
                                inaccurate_fields.append("unified_social_credit_code")
                            if not legal_representative:
                                inaccurate_fields.append("legal_representative")
                            if not business_address:
                                inaccurate_fields.append("business_address")
                            if not inaccurate_fields:
                                inaccurate_fields.append("unified_social_credit_code")

                        if not need_manual_review:
                            inaccurate_fields = []
                        inaccurate_fields_zh = [
                            FIELD_LABELS_ZH[field] for field in inaccurate_fields if field in FIELD_LABELS_ZH
                        ]

                        payload = BusinessLicensePayload(
                            company_name=company_name,
                            unified_social_credit_code=unified_social_credit_code,
                            legal_representative=legal_representative,
                            business_address=business_address,
                            need_manual_review=need_manual_review,
                            inaccurate_fields=inaccurate_fields,
                            inaccurate_fields_zh=inaccurate_fields_zh,
                        )
        except Exception as e:
            logger.error("parse business license tool call failed: %s", e, exc_info=True)
            return DataResponse(code=1, data=None, msg=f"parse tool call failed: {e}")

        return DataResponse(code=0, data=payload, msg="success")