# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Модели данных для конфигурации на основе Pydantic.
Используются для загрузки и валидации настроек из YAML-файлов (rag.conf и bot.conf).
Обеспечивают строгую типизацию и автоматическую проверку обязательных полей.
"""

from typing import Optional, List, Dict, Any
from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
from pathlib import Path

# ============================================================
# Базовые модели для секций конфигурации
# ============================================================

class DatabaseConfig(BaseModel):
    """Настройки подключения к PostgreSQL."""
    host: str = Field(..., description="Хост базы данных")
    port: int = Field(5432, description="Порт PostgreSQL")
    user: str = Field(..., description="Имя пользователя")
    password_env: str = Field(..., description="Имя переменной окружения с паролем")
    database: str = Field(..., description="Имя базы данных")
    ssl: bool = Field(False, description="Использовать SSL")
    ssl_mode: Optional[str] = Field("prefer", description="Режим SSL (require, prefer, disable)")

    @field_validator('port')
    def validate_port(cls, v):
        if not 1 <= v <= 65535:
            raise ValueError('port must be between 1 and 65535')
        return v


class QdrantConfig(BaseModel):
    """Настройки векторной базы Qdrant."""
    host: str = Field(..., description="Хост Qdrant")
    port: int = Field(6333, description="HTTP порт Qdrant")
    grpc_port: int = Field(6334, description="gRPC порт Qdrant")
    collection: str = Field(..., description="Имя коллекции")
    vector_size: int = Field(1024, description="Размерность dense-векторов")
    distance: str = Field("Cosine", description="Метрика расстояния (Cosine или Euclid)")


class GigaChatConfig(BaseModel):
    """Настройки GigaChat API."""
    credentials_env: str = Field(..., description="Имя переменной окружения с API-ключом")
    model_embedding: str = Field("Embeddings", description="Модель для эмбеддингов")
    model_generation: str = Field("GigaChat-Max", description="Модель для генерации")
    timeout: int = Field(600, description="Таймаут запросов в секундах")
    temperature: float = Field(0.1, description="Температура генерации по умолчанию")


class EmbeddingConfig(BaseModel):
    """Настройки кэширования эмбеддингов."""
    cache_size: int = Field(4096, description="Размер кэша (количество элементов)")
    verify_ssl_certs: bool = Field(False, description="Проверять SSL-сертификаты")
    model: str = Field("Embeddings", description="Модель эмбеддингов")
    timeout: int = Field(30, description="Таймаут запроса эмбеддингов")


class ChunkingConfig(BaseModel):
    """Настройки разбиения документов на чанки."""
    enabled: bool = Field(True, description="Включить чанкинг")
    chunk_size_tokens: int = Field(200, description="Размер чанка в токенах")
    overlap_tokens: int = Field(50, description="Перекрытие между чанками в токенах")
    strategy: str = Field("recursive_split_by_sentences", description="Стратегия разбиения")
    approx_chunk_chars: int = Field(500, description="Приблизительный размер чанка в символах (fallback)")
    approx_overlap_chars: int = Field(100, description="Приблизительное перекрытие в символах (fallback)")


class RAGConfig(BaseModel):
    """Параметры RAG-пайплайна."""
    default_top_k: int = Field(30, description="Количество фрагментов по умолчанию")
    metrics_top_k: int = Field(30, description="Количество фрагментов для извлечения метрик")
    contradiction_top_k: int = Field(10, description="Количество фрагментов для проверки противоречий")
    max_context_tokens: int = Field(3000, description="Максимальное количество токенов контекста")
    reserved_for_answer_tokens: int = Field(1000, description="Резерв токенов для ответа")
    reserved_for_overhead_tokens: int = Field(200, description="Резерв для служебных нужд")
    max_model_tokens: int = Field(8192, description="Максимальный размер контекстного окна модели")
    rerank_min_length: int = Field(5000, description="Минимальная длина контекста для переранжирования (символы)")


class HTTPServerConfig(BaseModel):
    """Настройки HTTP-сервера."""
    host: str = Field("0.0.0.0", description="Хост для привязки")
    port: int = Field(8080, description="Порт для привязки")


class HTTPConfig(BaseModel):
    """Таймауты HTTP-запросов."""
    download_timeout: int = Field(30, description="Таймаут скачивания")
    upload_timeout: int = Field(60, description="Таймаут загрузки")


class SummarizationConfig(BaseModel):
    """Настройки иерархического резюмирования."""
    enable_hierarchical_summarization: bool = Field(True, description="Включить сжатие")
    max_tokens_for_document: int = Field(8000, description="Порог для сжатия документа (токены)")
    target_tokens_after_summary: int = Field(3000, description="Целевой размер после сжатия")
    chunk_size_tokens: int = Field(500, description="Размер блока для резюмирования")
    max_depth: int = Field(2, description="Максимальная глубина рекурсии")


class PathsConfig(BaseModel):
    """Пути к каталогам."""
    data_dir: str = Field("data", description="Каталог для постоянных данных")
    temp_dir: str = Field("temp", description="Каталог для временных файлов")
    prompts_dir: str = Field("prompts", description="Каталог с промптами")
    upload_dir: str = Field("upload", description="Каталог для загрузок")
    log_dir: str = Field("logs", description="Каталог для логов")
    log_filename: str = Field("{name}.log", description="Шаблон имени лог-файла")


class FeaturesConfig(BaseModel):
    """Включение/отключение функций."""
    file_processing: bool = Field(True, description="Обработка файлов")
    surgical_replace: bool = Field(True, description="Хирургическая замена")
    voice_recognition: bool = Field(True, description="Распознавание голоса")
    vision: bool = Field(True, description="OCR")
    archive_support: bool = Field(True, description="Поддержка архивов")
    ocr: bool = Field(True, description="Распознавание текста на изображениях")
    allow_public_knowledge: bool = Field(False, description="Разрешить использование общих знаний")
    max_file_size_mb: int = Field(100, description="Максимальный размер файла в МБ")
    max_archive_files: int = Field(100, description="Максимальное количество файлов в архиве")
    enable_intent_classification: bool = Field(True, description="Включить классификацию намерений")
    enable_self_critique: bool = Field(True, description="Включить самокритику")
    surgical_keywords: List[str] = Field(["замени", "заменить"], description="Ключевые слова для хирургической замены")
    mention_keyword: Optional[str] = Field(None, description="Ключевое слово для упоминания бота в группе")


class CleanupConfig(BaseModel):
    """Настройки очистки старых файлов."""
    temp_days: int = Field(3, description="Срок хранения временных файлов (дни)")
    upload_days: int = Field(7, description="Срок хранения загруженных файлов (дни)")
    interval_seconds: int = Field(3600, description="Интервал очистки (секунды)")
    user_data_days: int = Field(30, description="Срок хранения пользовательских данных (дни)")


class FilePermissionsConfig(BaseModel):
    """Права доступа к создаваемым файлам."""
    mode: str = Field("0644", description="Права в восьмеричном формате (строка)")


class AIConfig(BaseModel):
    """Настройки AI (температура, таймауты)."""
    model: Optional[str] = Field(None, description="Модель генерации (если не указана, берётся из GigaChatConfig)")
    temperature: float = Field(0.1, description="Температура генерации")
    timeout: int = Field(600, description="Таймаут генерации")
    prompts: Dict[str, str] = Field(..., description="Имена файлов промптов (ключ -> имя файла)")


class PromptTemperatures(BaseModel):
    """Температуры для отдельных функций."""
    temperature: float = Field(0.1, description="Температура")


class PromptsConfig(BaseModel):
    """Секция с температурами для разных функций."""
    intent: PromptTemperatures = Field(default_factory=lambda: PromptTemperatures(temperature=0.1))
    expand: PromptTemperatures = Field(default_factory=lambda: PromptTemperatures(temperature=0.1))
    metrics: PromptTemperatures = Field(default_factory=lambda: PromptTemperatures(temperature=0.1))
    summary: PromptTemperatures = Field(default_factory=lambda: PromptTemperatures(temperature=0.1))
    summary_max_chars: int = Field(8000, description="Максимальная длина текста для суммаризации")
    consistency: PromptTemperatures = Field(default_factory=lambda: PromptTemperatures(temperature=0.1))
    consistency_max_fragments: int = Field(5, description="Максимальное количество фрагментов для проверки противоречий")
    critique: PromptTemperatures = Field(default_factory=lambda: PromptTemperatures(temperature=0.1))
    rerank: PromptTemperatures = Field(default_factory=lambda: PromptTemperatures(temperature=0.1))
    rerank_min_length: int = Field(5000, description="Минимальная длина контекста для переранжирования")
    generate_document: PromptTemperatures = Field(default_factory=lambda: PromptTemperatures(temperature=0.1))


# ============================================================
# Главная модель конфигурации приложения
# ============================================================

class AppConfig(BaseModel):
    """
    Полная конфигурация приложения.
    Объединяет все секции.
    """
    name: str = Field(..., description="Имя профиля бота")
    jid: str = Field(..., description="JID бота (user@domain)")
    password_env: str = Field(..., description="Имя переменной окружения с паролем XMPP")
    resource: str = Field("bot", description="Ресурс XMPP")
    status_message: str = Field(..., description="Сообщение статуса присутствия")
    xmpp_server: Optional[str] = Field(None, description="XMPP сервер (если не указан, берётся из JID)")
    xmpp_port: int = Field(5222, description="Порт XMPP")
    xmpp_use_ssl: bool = Field(False, description="Использовать SSL для XMPP")
    admin_jids: List[str] = Field([], description="Список JID администраторов")
    log_level: str = Field("INFO", description="Уровень логирования")
    rag_server_url: str = Field("http://localhost:8080", description="URL RAG-сервера")

    # Секции
    database: DatabaseConfig
    qdrant: QdrantConfig
    gigachat: GigaChatConfig
    embedding: EmbeddingConfig
    chunking: ChunkingConfig
    rag: RAGConfig
    http_server: HTTPServerConfig
    http: HTTPConfig
    summarization: SummarizationConfig
    paths: PathsConfig
    features: FeaturesConfig
    cleanup: CleanupConfig
    file_permissions: FilePermissionsConfig
    ai: AIConfig
    prompts: PromptsConfig

    # Дополнительные вычисляемые поля (заполняются при загрузке)
    xmpp_password: Optional[str] = Field(None, description="Пароль XMPP (загружается из окружения)")
    gigachat_api_key: Optional[str] = Field(None, description="API-ключ GigaChat (из окружения)")
    db_password: Optional[str] = Field(None, description="Пароль PostgreSQL (из окружения)")
    salute_speech_auth: Optional[str] = Field(None, description="Авторизация для SaluteSpeech (из окружения)")

    # Пути (преобразуются в Path при загрузке)
    profile_dir: Optional[Path] = Field(None, description="Корень профиля")
    data_dir_path: Optional[Path] = Field(None)
    temp_dir_path: Optional[Path] = Field(None)
    prompts_dir_path: Optional[Path] = Field(None)
    upload_dir_path: Optional[Path] = Field(None)
    log_dir_path: Optional[Path] = Field(None)
    log_file_path: Optional[Path] = Field(None)

    # Промпты (загружаются из файлов)
    prompts_content: Optional[Dict[str, str]] = Field(default_factory=dict, description="Содержимое промптов")

    class Config:
        extra = "forbid"  # Запрещаем неизвестные поля