#!/usr/bin/env python3
"""
文本相似度计算模块
基于 similarities 库（真正的向量模型，不使用 LLM）
"""

from typing import Dict, Any

# 支持的模型列表
SUPPORTED_MODELS = {
    "chinese": "shibing624/text2vec-base-chinese",           # 默认，中文通用
    "multilingual": "shibing624/text2vec-base-multilingual", # 多语言（中英韩日德意等）
    "paraphrase": "shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase",  # 中文长文本
    "sentence": "shibing624/text2vec-base-chinese-sentence",      # 中文短句子
}

# 延迟导入 similarities，避免初始化时就加载模型
_similarity_models = {}  # 存储多个模型实例


def _get_similarity_model(model_name: str = "shibing624/text2vec-base-chinese"):
    """
    获取或初始化相似度模型（支持多个模型）

    Args:
        model_name: 模型名称

    Returns:
        BertSimilarity 模型实例
    """
    global _similarity_models

    # 如果是简称，转换为完整名称
    if model_name in SUPPORTED_MODELS:
        model_name = SUPPORTED_MODELS[model_name]

    # 如果模型已加载，直接返回
    if model_name in _similarity_models:
        return _similarity_models[model_name]

    # 加载新模型
    try:
        from similarities import BertSimilarity
        print(f"正在加载模型: {model_name}...")
        _similarity_models[model_name] = BertSimilarity(model_name_or_path=model_name)
        print("模型加载完成！")
        return _similarity_models[model_name]
    except ImportError:
        raise ImportError(
            "请先安装 similarities 库: pip install -U similarities torch"
        )


def compare_phrases(
    phrase_a: str,
    phrase_b: str,
    model_name: str = "chinese"
) -> Dict[str, Any]:
    """
    比较两个短语的语义相似度（兼容 semantic_similarity.py 的接口）

    返回格式与 semantic_similarity.compare_phrases() 一致：
    {
        "说明": "基于向量模型计算的语义相似度",
        "相似度": 0.85
    }

    Args:
        phrase_a: 第一个短语
        phrase_b: 第二个短语
        model_name: 模型名称，可选：
            简称：
            - "chinese" (默认) - 中文通用模型
            - "multilingual" - 多语言模型（中英韩日德意等）
            - "paraphrase" - 中文长文本模型
            - "sentence" - 中文短句子模型

            完整名称：
            - "shibing624/text2vec-base-chinese"
            - "shibing624/text2vec-base-multilingual"
            - "shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase"
            - "shibing624/text2vec-base-chinese-sentence"

    Returns:
        {
            "说明": str,      # 相似度说明
            "相似度": float    # 0-1之间的相似度分数
        }

    Examples:
        >>> # 使用默认模型
        >>> result = compare_phrases("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")
        >>> print(result['相似度'])  # 0.855

        >>> # 使用多语言模型
        >>> result = compare_phrases("Hello", "Hi", model_name="multilingual")

        >>> # 使用长文本模型
        >>> result = compare_phrases("长文本1...", "长文本2...", model_name="paraphrase")
    """
    model = _get_similarity_model(model_name)
    score = float(model.similarity(phrase_a, phrase_b))

    # 生成说明
    if score >= 0.9:
        level = "极高"
    elif score >= 0.7:
        level = "高"
    elif score >= 0.5:
        level = "中等"
    elif score >= 0.3:
        level = "较低"
    else:
        level = "低"

    explanation = f"基于向量模型计算的语义相似度为 {level} ({score:.2f})"

    return {
        "说明": explanation,
        "相似度": score
    }


if __name__ == "__main__":
    print("=" * 60)
    print("text_embedding - 文本相似度计算")
    print("=" * 60)
    print()

    # 示例 1: 默认模型
    print("示例 1: 默认模型（chinese）")
    result = compare_phrases("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡")
    print(f"相似度: {result['相似度']:.3f}")
    print(f"说明: {result['说明']}")
    print()

    # 示例 2: 短句子
    print("示例 2: 使用默认模型")
    result = compare_phrases("深度学习", "神经网络")
    print(f"相似度: {result['相似度']:.3f}")
    print(f"说明: {result['说明']}")
    print()

    # 示例 3: 不相关
    print("示例 3: 不相关的短语")
    result = compare_phrases("编程", "吃饭")
    print(f"相似度: {result['相似度']:.3f}")
    print(f"说明: {result['说明']}")
    print()

    # 示例 4: 多语言模型
    print("示例 4: 多语言模型（multilingual）")
    result = compare_phrases("Hello", "Hi", model_name="multilingual")
    print(f"相似度: {result['相似度']:.3f}")
    print(f"说明: {result['说明']}")
    print()

    print("=" * 60)
    print("支持的模型:")
    print("-" * 60)
    for key, value in SUPPORTED_MODELS.items():
        print(f"  {key:15s} -> {value}")
    print("=" * 60)