import sys
import os
from typing import Any, Dict, List
import json

# 添加项目根目录到 Python 路径
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))))

from utils.logging_config import get_logger
from utils.mysql_db import MysqlHelper

logger = get_logger('ExpandAgent')

try:
    from gemini import GeminiProcessor
    HAS_GEMINI = True
except ImportError:
    HAS_GEMINI = False


def _fetch_parsing_data_by_request(request_id: str) -> List[str]:
    """从 knowledge_parsing_content 表中根据 request_id 获取 parsing_data 字段"""
    sql = "SELECT parsing_data FROM knowledge_parsing_content WHERE request_id = %s ORDER BY id DESC LIMIT 10"
    rows = MysqlHelper.get_values(sql, (request_id,)) or []
    
    results = []
    for row in rows:
        parsing_data = row[0]  # 获取 parsing_data 字段
        if parsing_data:
            results.append(parsing_data)
    
    print(f"Final results: {len(results)} items")
    return results


def _build_prompt(data_samples: str, input_query: str) -> str:
    """构建用于扩展查询的 Prompt"""    
    return f"""# 角色与目标
你是一个Query词扩展与优化专家，任务是从输入文本中提取适合用于搜索"创作/制作方法论"的关键词，并基于这些关键词生成多组可直接用于爬虫搜索的query词模板。
目标是：
1. 提取文本中与"创作方法论/制作方法论"相关的核心关键词。
2. 为每个关键词生成同义词、近义词、衍生表达。
3. 将关键词与固定的模板组合，输出可单独搜索的query词，以及多关键词组合的query词。
4. 输出格式要求结构化，支持工程化直接使用。


# 任务
1. 提取文本中的核心关键词（与"创作/制作方法论"高度相关）。
2. 为每个关键词生成同义/扩展词。
3. 按以下模板格式输出结果。
4. 将任务中1和2的关键词（含扩展的关键词）需要填入到输出格式的 "query_templates"与"query_combinations":模板后输出结果。

# 输出格式
{{
  "core_keywords": [
    "关键词1",
    "关键词2",
    ...
  ],
  "expanded_keywords": {{
    "关键词1": ["同义词1", "同义词2", "变体1"],
    "关键词2": ["同义词1", "同义词2", "变体1"]
  }},
  "query_templates": [
    "如何 + {{关键词}}",
    "{{关键词}} + 方法论",
    "{{关键词}} + 技巧",
    "{{关键词}} + 步骤",
    "{{关键词}} + 流程",
    "{{关键词}} + 案例",
    "{{关键词}} + 总结",
    "{{关键词}} + 原理",
    "如何提升 + {{关键词}}",
    "从零开始 + {{关键词}}"
  ],
  "query_combinations": [
    "{{关键词1}} + {{关键词2}} + 方法论",
    "{{关键词1}} + {{关键词2}} + 案例",
    "如何结合 {{关键词1}} 与 {{关键词2}}"
  ]
}}

输入文本: {data_samples}

请按照上述格式输出JSON结果。"""


def _run_llm(prompt: str) -> List[str]:
    """调用LLM生成扩展查询"""
    if not HAS_GEMINI:
        return []
        
    try:
        processor = GeminiProcessor()
        result = processor.process(content=prompt, system_prompt="你是专业的查询扩展助手")
        print(f"result: {result}")
        # 尝试解析返回结果
        if isinstance(result, dict):
            text = result.get("result", "") or result.get("raw_response", "")
        else:
            text = str(result)
            
        try:
            queries = json.loads(text)
            return queries if isinstance(queries, list) else []
        except:
            return []
            
    except Exception as e:
        logger.error(f"LLM调用失败: {e}")
        return []


def _heuristic_expand(input_query: str) -> List[str]:
    """启发式扩展（LLM不可用时的fallback）"""
    base = input_query.strip()
    if not base:
        return []
        
    return [
        base,
        f"{base} 教程",
        f"{base} 实战",
        f"{base} 入门指南",
        f"{base} 高级技巧"
    ]


def execute_expand_agent_with_api(requestId: str, query: str = "") -> Dict[str, Any]:
    """对外暴露的API：根据requestId查询数据，生成扩展查询"""
    # 获取数据
    data_samples = _fetch_parsing_data_by_request(requestId)
    print(f"data_samples: {data_samples[0]}")
    
    # 构建prompt
    prompt = _build_prompt(data_samples[0], query)
    print(f"prompt: {prompt}")

    # 生成扩展查询
    expanded = _run_llm(prompt)
    if not expanded:
        expanded = _heuristic_expand(query)
    print(f"expanded: {expanded}")
    return {
        "requestId": requestId,
        "inputQuery": query,
        "prompt": prompt,
        "expandedQueries": expanded
    } 

if __name__ == "__main__":
    queries = execute_expand_agent_with_api("REQUEST_001")
    print(queries)