# /home/Autopartes/pos/services/ai_chat.py
"""AI Chat service using OpenRouter for parts lookup assistance."""

import requests
import json
from config import OPENROUTER_API_KEY

OPENROUTER_URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"

# ⚠️ SOLO MODELOS GRATUITOS — No cambiar a modelos de pago.
# El modelo DEBE terminar en ":free" para garantizar costo $0.
# Alternativas gratuitas: "meta-llama/llama-4-scout:free", "google/gemma-3-27b-it:free"
MODEL = "qwen/qwen3.6-plus-preview:free"

def _validate_model(model_id):
    """Ensure only free models are used. Raises if model is not free."""
    if not model_id.endswith(':free'):
        raise ValueError(f"BLOQUEADO: Solo se permiten modelos gratuitos (:free). Modelo '{model_id}' no es gratuito.")

SYSTEM_PROMPT = """Eres un asistente de refaccionaria automotriz mexicana. Tu trabajo es ayudar a encontrar autopartes.

IMPORTANTE: Responde SIEMPRE en formato JSON valido con esta estructura:
{
  "message": "Tu respuesta al usuario en español",
  "search_query": "termino de busqueda EN INGLES para el catalogo",
  "vehicle": {"brand": "TOYOTA", "model": "Corolla", "year": 2020}
}

Reglas OBLIGATORIAS:
1. "search_query" SIEMPRE debe tener un valor cuando el usuario menciona una parte. NUNCA dejes null si el usuario pide algo.
2. "search_query" debe estar EN INGLES porque el catalogo TecDoc tiene nombres en ingles. Traducciones comunes:
   - Balatas/Pastillas de freno = "Brake Pad"
   - Discos de freno = "Brake Disc"
   - Amortiguador = "Shock Absorber"
   - Filtro de aceite = "Oil Filter"
   - Filtro de aire = "Air Filter"
   - Bujias = "Spark Plug"
   - Banda serpentina = "V-Belt" o "Serpentine Belt"
   - Bomba de agua = "Water Pump"
   - Alternador = "Alternator"
   - Radiador = "Radiator"
   - Sensor de oxigeno = "Oxygen Sensor"
   - Terminal de direccion = "Tie Rod End"
   - Bomba de gasolina = "Fuel Pump"
   - Clutch/Embrague = "Clutch Kit"
   - Mofle/Escape = "Exhaust"
   - Inyector = "Injector"
3. "vehicle" extrae marca, modelo y ano. La marca en MAYUSCULAS.
4. Nombres mexicanos: Tsuru = TSURU, Aveo = AVEO, Jetta = JETTA, Pointer = POINTER, Chevy = CORSA, Vocho = BEETLE.
5. No preguntes mas info si ya puedes buscar. Si el usuario dice "balatas para Tsuru 2015", busca directo.
6. "message" es breve y directo: "Buscando balatas para Nissan Tsuru 2015..."

Cuando el usuario describe un SINTOMA del vehiculo (no una parte especifica), diagnostica el problema y sugiere las partes que podrian necesitar reemplazo.

Ejemplos de sintomas:
- "el carro vibra al frenar" → Discos de freno y/o balatas desgastadas. search_query: "Brake Disc"
- "se calienta el motor" → Termostato, bomba de agua, radiador. search_query: "Thermostat"
- "hace ruido al dar vuelta" → Juntas homocineticas. search_query: "CV Joint"
- "no arranca" → Bateria, alternador, motor de arranque. search_query: "Starter Motor"
- "gasta mucha gasolina" → Filtro de aire, bujias, inyectores. search_query: "Air Filter"
- "huele a gasolina" → Inyectores, bomba de gasolina, mangueras. search_query: "Fuel Pump"
- "se jala a un lado" → Terminales de direccion, rotulas, alineacion. search_query: "Tie Rod End"
- "hace ruido al arrancar" → Banda serpentina, tensor, marcha. search_query: "Serpentine Belt"
- "pierde aceite" → Junta de tapa de valvulas, empaques. search_query: "Gasket"
- "el aire no enfria" → Compresor de AC, gas refrigerante. search_query: "A/C Compressor"

Si detectas un sintoma, responde con:
1. Diagnostico probable
2. Lista de partes que podrian necesitar reemplazo (en orden de probabilidad)
3. search_query con la parte mas probable

Cuando el usuario pida una COTIZACION o diga "cotizame", "cuanto cuesta", "precio de":
1. Identifica TODAS las partes necesarias para el trabajo completo
2. Devuelve multiples search_queries separadas por |

Ejemplo: "cotizame frenos completos para Corolla 2020"
search_query: "Brake Pad|Brake Disc|Brake Fluid|Brake Hose"

Ejemplo: "servicio completo para Tsuru 2015"
search_query: "Oil Filter|Air Filter|Spark Plug|Coolant|Brake Fluid"

Ejemplo: "kit de distribucion para Jetta 2018"
search_query: "Timing Belt|Tensioner|Idler Pulley|Water Pump"

Detecta el idioma del usuario y responde en el mismo idioma.
Si escribe en ingles, responde en ingles.
Si escribe en espanol, responde en espanol.
El search_query SIEMPRE debe ser en ingles (el catalogo TecDoc esta en ingles).
"""


def get_inventory_context(tenant_conn, branch_id=None):
    """Build a summary string of the tenant's inventory for AI context.

    Returns a string like:
        Este negocio tiene 1234 productos en inventario.
        Categorias: BOSCH (45), MONROE (32), ACDelco (28), ...
        Productos con stock bajo (<=3): 15
    """
    cur = tenant_conn.cursor()
    try:
        # Total items
        where = "i.is_active = true"
        params = []
        if branch_id:
            where += " AND i.branch_id = %s"
            params.append(branch_id)

        cur.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM inventory i WHERE {where}", params)
        total = cur.fetchone()[0] or 0

        if total == 0:
            return "CONTEXTO DEL INVENTARIO:\nEste negocio aun no tiene productos en inventario."

        # Top brands with counts
        cur.execute(f"""
            SELECT i.brand, COUNT(*) as cnt
            FROM inventory i
            WHERE {where} AND i.brand IS NOT NULL AND i.brand != ''
            GROUP BY i.brand
            ORDER BY cnt DESC
            LIMIT 15
        """, params)
        brands = cur.fetchall()
        brand_list = ", ".join(f"{row[0]} ({row[1]})" for row in brands if row[0])

        # Products with low stock (<=3)
        cur.execute(f"""
            SELECT COUNT(*) FROM inventory i
            WHERE {where}
              AND COALESCE((SELECT SUM(quantity) FROM inventory_operations WHERE inventory_id = i.id), 0) <= 3
        """, params)
        low_stock = cur.fetchone()[0] or 0

        lines = [
            "CONTEXTO DEL INVENTARIO:",
            f"Este negocio tiene {total} productos en inventario.",
        ]
        if brand_list:
            lines.append(f"Marcas disponibles: {brand_list}")
        lines.append(f"Productos con stock bajo (<=3 unidades): {low_stock}")
        lines.append("IMPORTANTE: Cuando busques partes, SIEMPRE prioriza lo que el negocio tiene en inventario local.")

        return "\n".join(lines)
    except Exception:
        return ""
    finally:
        cur.close()


def chat(user_message, conversation_history=None, inventory_context=None):
    """Send a message to the AI and get a response with search suggestions.

    Args:
        user_message: The user's chat message.
        conversation_history: Previous messages in the conversation.
        inventory_context: Optional inventory summary string to inject into the system prompt.
    """
    _validate_model(MODEL)  # Block paid models

    system_content = SYSTEM_PROMPT
    if inventory_context:
        system_content = SYSTEM_PROMPT + "\n\n" + inventory_context

    messages = [{"role": "system", "content": system_content}]
    if conversation_history:
        messages.extend(conversation_history)
    messages.append({"role": "user", "content": user_message})

    import time
    max_retries = 3

    for attempt in range(max_retries):
        try:
            resp = requests.post(
                OPENROUTER_URL,
                headers={
                    "Authorization": f"Bearer {OPENROUTER_API_KEY}",
                    "Content-Type": "application/json",
                },
                json={
                    "model": MODEL,
                    "messages": messages,
                    "max_tokens": 500,
                    "temperature": 0.3,
                },
                timeout=20,
            )
            if resp.status_code == 429:
                # Rate limited — wait and retry
                wait = (attempt + 1) * 5  # 5s, 10s, 15s
                if attempt < max_retries - 1:
                    time.sleep(wait)
                    continue
                return {"message": "El asistente está ocupado. Intenta de nuevo en unos segundos.", "search_query": None, "vehicle": None}
            resp.raise_for_status()
            data = resp.json()
            content = data["choices"][0]["message"]["content"]

            # Try to parse JSON response
            try:
                stripped = content.strip()
                if stripped.startswith("```"):
                    lines = stripped.split("\n")
                    json_str = "\n".join(lines[1:-1])
                    parsed = json.loads(json_str)
                else:
                    parsed = json.loads(stripped)
                return parsed
            except (json.JSONDecodeError, IndexError):
                return {"message": content, "search_query": None, "vehicle": None}
        except Exception as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                continue
            return {
                "message": f"Error de conexion: {str(e)}",
                "search_query": None,
                "vehicle": None,
            }