import re


def normalize_pdf_text(text):
    """Pembersih teks hasil ekstraksi PDF."""
    # 1) Satukan rentetan huruf tunggal yang dipisah spasi (artefak PDF
    #    yang sering memecah kata jadi "s h o l a t"). Hanya gabungkan
    #    kalau ada >=3 huruf tunggal beruntun -> mencegah salah-gabung
    #    kasus sah seperti "Andi a man" jadi "Andia man".
    text = re.sub(
        r'\b([a-zA-Z](?:\s[a-zA-Z]){2,})\b',
        lambda m: m.group(1).replace(' ', ''),
        text,
    )

    # 2) Buang karakter yang bukan huruf/angka/spasi/tanda baca umum.
    #    APOSTROF (') dipertahankan -> penting untuk transliterasi istilah
    #    Islam: a'la, i'tidal, ta'awudz, dll. Rentang Arab juga utuh.
    text = re.sub(r"[^\w\s\.\,\?\!\:\;\(\)\-\'\u0600-\u06FF]", ' ', text)

    # 3) Ratakan spasi berlebih jadi satu spasi.
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text


# ====================================================================
# CHUNKING - recursive, hormati batas paragraf & kalimat
# ====================================================================
def _split_sentences(text):
    """Pecah kalimat di . ! ? (tanda baca-nya tetap menempel pada kalimat)."""
    parts = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', text)
    return [p.strip() for p in parts if p.strip()]


def chunk_text(text, target_words=120, overlap_sentences=1):
    """
    Bagi teks menjadi chunk yang menghormati batas alami (paragraf -> kalimat),
    bukan memotong sembarangan di tengah kalimat. Praktik standar RAG modern.

    target_words       - target jumlah kata per chunk (chunk bisa sedikit di
                         atas target karena kalimat terakhir disertakan utuh).
    overlap_sentences  - berapa kalimat terakhir dari chunk sebelumnya dibawa
                         ke awal chunk berikutnya (memberi konteks sambungan
                         supaya jawaban yang menyebrang chunk tetap kelihatan).
    """
    # Pecah dulu per paragraf (newline tunggal pun dianggap pemisah).
    paragraphs = [p.strip() for p in re.split(r'\n+', text) if p.strip()]

    # Lalu pecah paragraf jadi kalimat-kalimat.
    sentences = []
    for para in paragraphs:
        sentences.extend(_split_sentences(para))

    chunks = []
    buf = []          # kalimat-kalimat yang sedang dikumpulkan
    buf_words = 0

    for sent in sentences:
        sent_words = len(sent.split())

        # Edge case: kalimat tunggal yang panjangnya jauh di atas target.
        # Tutup buffer sekarang, lalu paksa pecah kalimat itu per kata.
        if sent_words > target_words:
            if buf:
                chunks.append(" ".join(buf))
                buf = buf[-overlap_sentences:] if overlap_sentences else []
                buf_words = sum(len(s.split()) for s in buf)
            words = sent.split()
            for i in range(0, len(words), target_words):
                chunks.append(" ".join(words[i:i + target_words]))
            buf = []
            buf_words = 0
            continue

        # Kalau menambah kalimat ini bakal lewat target -> tutup chunk dulu.
        if buf_words + sent_words > target_words and buf:
            chunks.append(" ".join(buf))
            # Overlap: bawa N kalimat terakhir ke chunk berikutnya.
            buf = buf[-overlap_sentences:] if overlap_sentences else []
            buf_words = sum(len(s.split()) for s in buf)

        buf.append(sent)
        buf_words += sent_words

    if buf:
        chunks.append(" ".join(buf))

    return [c for c in chunks if c.strip()]


# ====================================================================
# LEGACY - tidak dipakai lagi setelah rag_engine pakai structured output.
# Dipertahankan untuk kompatibilitas mundur (kalau ada modul lain yg impor).
# ====================================================================
def clean_json_response(text):
    start_idx = text.find('[')
    end_idx = text.rfind(']')
    if start_idx != -1 and end_idx != -1:
        return text[start_idx:end_idx + 1]
    return text.strip()