# generators/qa.py
from __future__ import annotations
from typing import List, Dict, Tuple
import os, re, textwrap
from irpr.config import settings
from irpr.deps import search as rag_search

# OpenAI 直呼び（finish_reason を見たいので deps.generate_chat は使わない）
def _openai_client():
    from openai import OpenAI
    key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "").strip()
    if not key:
        raise RuntimeError("OPENAI_API_KEY が未設定です。環境変数に設定してください。")
    return OpenAI(api_key=key)

CHAT_MODEL = os.environ.get("OPENAI_CHAT_MODEL", settings.OPENAI_CHAT_MODEL)

# ===== ユーティリティ =====

def _truncate_chars(s: str, max_chars: int) -> str:
    s = (s or "").strip()
    if len(s) <= max_chars:
        return s
    return s[:max_chars].rstrip() + "…"

def _strip_ws(s: str) -> str:
    return (s or "").replace("\u3000", " ").strip()

def _dedent(s: str) -> str:
    return textwrap.dedent(s).strip()

def _build_sources_block(chunks: List[Dict], per_chunk_max=600) -> Tuple[str, List[str]]:
    """
    参照用に [1] [2] 形式で短く並べる。各チャンクは最大 per_chunk_max 文字に丸める。
    返り値: (sources_text, links)
    """
    lines = []
    links: List[str] = []
    for i, c in enumerate(chunks, 1):
        txt = _strip_ws(c.get("text",""))
        txt = re.sub(r"\s+", " ", txt)
        txt = _truncate_chars(txt, per_chunk_max)
        title = _strip_ws(c.get("title") or "")
        url = _strip_ws(c.get("source_url") or "")
        links.append(url)
        if title:
            head = f"[{i}] {title}"
        else:
            head = f"[{i}] 参考 {i}"
        if url:
            head += f" <{url}>"
        lines.append(head + "\n" + txt)
    return "\n\n".join(lines), links

def _chat_once(messages: List[Dict], max_tokens=700, temperature=0.2) -> Tuple[str, str]:
    client = _openai_client()
    resp = client.chat.completions.create(
        model=CHAT_MODEL,
        messages=messages,
        temperature=float(temperature),
        max_tokens=int(max_tokens),
    )
    choice = resp.choices[0]
    content = (choice.message.content or "").strip()
    reason  = choice.finish_reason or "stop"
    return content, reason

def _complete_with_continuations(messages: List[Dict], max_tokens=700, temperature=0.2,
                                 max_rounds=4, hard_cap_chars=8000) -> str:
    """
    finish_reason が length の間は「続けてください」を自動で投げて結合。
    念のため全体文字数に上限（hard_cap_chars）をかける。
    """
    out, reason = _chat_once(messages, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature)
    rounds = 1
    while reason == "length" and rounds < max_rounds and len(out) < hard_cap_chars:
        messages = messages + [
            {"role":"assistant", "content": out[-1200:]},  # 直前の末尾だけ渡す（文脈維持＋トークン節約）
            {"role":"user", "content": "続けてください。直前の続きから、重複なく簡潔に出力してください。"}
        ]
        nxt, reason = _chat_once(messages, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature)
        if not nxt:
            break
        out = (out + "\n" + nxt).strip()
        rounds += 1
    return out[:hard_cap_chars].strip()

def _postfix_if_bare(ans: str) -> str:
    """
    末尾が句読点等で終わっていない場合に句点を補う（CSV で切れて見えづらい対策）。
    """
    s = _strip_ws(ans)
    if not s:
        return s
    if re.search(r"[。.!?！？\)]\s*$", s):
        return s
    # 参照記号 [1] 等で終わる場合はOK
    if re.search(r"\[\d+\]\s*$", s):
        return s
    return s + "。"

# ===== 質問候補の生成 =====

QUESTION_GUIDE = _dedent("""
あなたは日本の上場企業のIR資料に詳しいアナリストです。
以下のトピックについて、投資家・メディアから想定される質問を日本語で生成してください。
- 決算ハイライト、通期見通し、セグメント別動向、費用/粗利、キャッシュフロー、投資計画、配当/自社株買い、ESG、リスク、質疑応答で深掘りされやすい論点など
出力形式は、各行に1問だけのプレーンテキスト。番号は付けません。
質問は簡潔に（1行80文字以内）、具体的に、事実確認ではなく説明を引き出す聞き方にしてください。
""")

def _propose_questions(query: str, n: int) -> List[str]:
    base_msgs = [
        {"role":"system", "content": "あなたは有能なIRアナリストです。"},
        {"role":"user", "content": QUESTION_GUIDE + f"\n\n対象トピック:\n{query}\n\n必要な件数: {n}問"}
    ]
    text = _complete_with_continuations(base_msgs, max_tokens=700, temperature=0.2, max_rounds=2)
    qs = [q.strip(" ・-—\t") for q in text.splitlines() if q.strip()]
    # 行頭の番号や記号を除去
    cleaned: List[str] = []
    for q in qs:
        q = re.sub(r"^\d+[\).、]\s*", "", q)
        q = re.sub(r"^[・\-—]\s*", "", q)
        if q and q not in cleaned:
            cleaned.append(q)
    return cleaned[:n] if len(cleaned) >= n else cleaned

# ===== 回答生成 =====

ANSWER_SYS = _dedent("""
あなたは上場企業のIR担当者のつもりで、与えられた「資料抜粋（Sources）」だけを根拠に、日本語で誠実に回答します。
- 回答は5〜10文（または箇条書き5〜8点）で、具体的な数値・期間・要因を入れてください。
- 資料にない推測はしません。情報が不足していれば「判明分」と「不明点」を分けて述べます。
- 引用は [1], [2] 形式で付けます（対応するSource番号）。同一文末に複数可。
- 最後に1文で簡潔に要約してください。
""").strip()

def _answer_one(question: str, top_k=8) -> Tuple[str, List[str]]:
    # 関連チャンク検索
    chunks = rag_search(question, top_k=top_k)
    # 取りすぎると長くなるので上位を採用
    chunks = (chunks or [])[:top_k]
    sources_text, links = _build_sources_block(chunks, per_chunk_max=500)

    # コンテキストが少ない/空なら、ユーザー質問に基づく一般的テンプレで埋める（ただし「一般論」明記）
    if not sources_text.strip():
        sources_text = "（該当資料無し）"

    # メッセージ組み立て
    prompt = _dedent(f"""
    ＜質問＞
    {question}

    ＜資料抜粋（Sources）＞
    {sources_text}

    ＜指示＞
    - 上記 Sources だけを根拠に回答。根拠となった箇所の番号を [n] で明示。
    - 200〜600字程度を目安に、冗長な導入は避け、結論から書く。
    - 数字や固有名詞は元資料に合わせる。
    - 不足があれば不足点を最後に1行で注記。
    """)
    messages = [
        {"role":"system", "content": ANSWER_SYS},
        {"role":"user", "content": prompt}
    ]
    # 途中打ち切りを自動で継続
    ans = _complete_with_continuations(messages, max_tokens=900, temperature=0.2, max_rounds=3, hard_cap_chars=4000)
    ans = _postfix_if_bare(ans)
    return ans, links

# ===== エクスポートAPI =====

def make_qa(query: str, n: int = 30) -> Tuple[List[Dict], List[str]]:
    """
    返り値:
      qa_list: [{"q": str, "a": str}, ...]
      links:   重複排除したURL一覧（参考リンク用）
    """
    # まず質問候補を出す
    qs = _propose_questions(query, n)
    if not qs:
        # 最低限のフォールバック
        qs = [f"{_strip_ws(query)}の四半期業績の増減要因は？",
              "通期見通しの前提（為替、コスト、数量）は？",
              "セグメント別の業績動向と主要KPIの見通しは？",
              "資本政策（配当方針/自社株買い）とその根拠は？",
              "主なリスクと対応策は？"][:n]

    qa_list: List[Dict] = []
    all_links: List[str] = []
    for q in qs[:n]:
        a, links = _answer_one(q, top_k=8)
        qa_list.append({"q": q, "a": a})
        all_links.extend(links or [])

    # 重複除去・順序維持
    uniq_links = list(dict.fromkeys([u for u in all_links if u]))

    return qa_list, uniq_links