import gradio as gr


# 範例客服知識庫：部署到 Hugging Face Spaces 時不需要額外資料庫或 API 金鑰。
# 若未來要串接真實模型、RAG 或 Supabase，可替換 search_answer() 的查詢邏輯。
FAQ_DATA = [
    {
        "keywords": ["營業", "時間", "幾點", "開門"],
        "answer": "我們的線上客服系統全天候開放。若是人工客服，服務時間為週一至週五 09:00-18:00。",
    },
    {
        "keywords": ["退貨", "退款", "取消", "換貨"],
        "answer": "若需要退貨或退款，請提供訂單編號與問題描述，客服人員會協助確認後續流程。",
    },
    {
        "keywords": ["訂單", "查詢", "物流", "配送", "出貨"],
        "answer": "您可以提供訂單編號，我們會協助查詢目前的出貨與配送狀態。",
    },
    {
        "keywords": ["付款", "信用卡", "發票", "刷卡"],
        "answer": "目前支援信用卡、轉帳與行動支付。發票資訊可於訂單成立後在會員中心查詢。",
    },
    {
        "keywords": ["帳號", "登入", "密碼", "註冊"],
        "answer": "若無法登入，請先使用忘記密碼功能重設密碼；若仍有問題，請提供註冊信箱讓客服協助。",
    },
]

INITIAL_CHAT_HISTORY = [
    (None, "您好，歡迎使用 AI 線上客服系統。請輸入您想查詢的問題，我會協助您快速找到合適的回覆。")
]

SERVICE_PROMPTS = {
    "預約與營業時間": {
        "message": "您選擇了「預約與營業時間」。可以輸入想預約的日期、時段或想確認的營業時間。",
        "placeholder": "例如：我想預約週五下午，請問有空檔嗎？",
    },
    "訂單與服務進度": {
        "message": "您選擇了「訂單與服務進度」。請提供訂單編號、服務項目或想查詢的進度內容。",
        "placeholder": "例如：我的訂單編號是 A12345，想查詢目前進度",
    },
    "付款與發票資訊": {
        "message": "您選擇了「付款與發票資訊」。可以詢問付款方式、刷卡、轉帳或發票相關問題。",
        "placeholder": "例如：請問可以刷卡嗎？發票要在哪裡查詢？",
    },
    "會員帳號協助": {
        "message": "您選擇了「會員帳號協助」。可以描述登入、註冊、密碼或會員資料相關問題。",
        "placeholder": "例如：我忘記密碼，無法登入會員中心",
    },
    "退貨與退款流程": {
        "message": "您選擇了「退貨與退款流程」。請提供訂單編號與需要協助的退款或退貨狀況。",
        "placeholder": "例如：我想申請退款，訂單編號是 A12345",
    },
}


def search_answer(question: str) -> str:
    """依照使用者輸入的關鍵字回傳客服示範答案。"""
    clean_question = question.strip()

    if not clean_question:
        return "請先輸入想查詢的問題，我會協助您找出可能的答案。"

    # 使用簡單關鍵字比對做教學示範，避免 Space 部署時需要下載大型模型。
    for item in FAQ_DATA:
        if any(keyword in clean_question for keyword in item["keywords"]):
            return item["answer"]

    return (
        "目前沒有找到完全符合的答案。您可以換個方式描述問題，"
        "例如提供訂單編號、付款方式或遇到的錯誤訊息。"
    )


def submit_message(
    message: str,
    history: list[tuple[str | None, str]],
    service_topic: str,
) -> tuple[list[tuple[str | None, str]], str]:
    """將使用者訊息、選單情境與系統回覆加入聊天紀錄，並清空輸入框。"""
    history = list(history or INITIAL_CHAT_HISTORY)
    display_message = message.strip() or f"我想詢問：{service_topic}"
    query = f"{service_topic} {display_message}"
    answer = search_answer(query)

    history.append((display_message, answer))

    return history, ""


def select_service_topic(
    service_topic: str,
    history: list[tuple[str | None, str]],
) -> tuple[list[tuple[str | None, str]], str]:
    """選擇左側服務項目時，立即在聊天框顯示對應提示並更新輸入提示文字。"""
    history = list(history or INITIAL_CHAT_HISTORY)
    guide = SERVICE_PROMPTS.get(service_topic, SERVICE_PROMPTS["預約與營業時間"])
    assistant_message = guide["message"]

    if not history or history[-1][1] != assistant_message:
        history.append((None, assistant_message))

    return history, guide["placeholder"]


# 自訂 CSS 用於建立高端醫美接待台風格的客服介面。
CUSTOM_CSS = """
:root {
    --ink: #17212b;
    --muted: #687583;
    --line: #e3e8ec;
    --panel: #ffffff;
    --soft: #f7faf9;
    --sage: #3f766c;
    --sage-dark: #244f49;
    --rose: #c99a8a;
    --rose-soft: #f6e9e4;
}

.gradio-container {
    max-width: 1180px !important;
    margin: 0 auto !important;
    background:
        radial-gradient(circle at top left, rgba(201, 154, 138, 0.18), transparent 34%),
        linear-gradient(180deg, #fbfcfb 0%, #f3f7f6 100%) !important;
    color: var(--ink);
}

body {
    background: #f3f7f6;
}

.main-shell {
    padding: 26px 18px 20px;
}

#hero {
    background:
        linear-gradient(135deg, rgba(255, 255, 255, 0.96), rgba(247, 250, 249, 0.92)),
        linear-gradient(135deg, rgba(63, 118, 108, 0.14), rgba(201, 154, 138, 0.18));
    border: 1px solid rgba(63, 118, 108, 0.16);
    border-radius: 18px;
    padding: 30px 34px;
    color: var(--ink);
    box-shadow: 0 22px 60px rgba(36, 79, 73, 0.12);
    position: relative;
    overflow: hidden;
}

#hero::after {
    content: "";
    position: absolute;
    width: 210px;
    height: 210px;
    right: -76px;
    top: -92px;
    border-radius: 999px;
    border: 34px solid rgba(201, 154, 138, 0.16);
}

.eyebrow {
    color: var(--sage);
    font-size: 13px;
    font-weight: 700;
    letter-spacing: 1.8px;
    text-transform: uppercase;
    margin-bottom: 10px;
}

#hero h1 {
    font-size: 38px;
    line-height: 1.2;
    margin: 0 0 10px;
    letter-spacing: 0;
    color: var(--ink);
}

#hero p {
    color: #4f5f68;
    font-size: 16px;
    line-height: 1.7;
    margin: 0;
    max-width: 720px;
}

.status-grid {
    display: grid;
    grid-template-columns: minmax(0, 1fr);
    gap: 14px;
    margin: 16px 0;
}

.status-item {
    background: rgba(255, 255, 255, 0.86);
    border: 1px solid var(--line);
    border-radius: 14px;
    padding: 16px 18px;
    box-shadow: 0 12px 30px rgba(23, 33, 43, 0.04);
}

.status-label {
    color: var(--muted);
    font-size: 13px;
    margin-bottom: 4px;
}

.status-value {
    color: var(--sage-dark);
    font-size: 16px;
    font-weight: 700;
}

.clinic-layout {
    display: grid;
    grid-template-columns: 300px minmax(0, 1fr);
    gap: 18px;
    align-items: stretch;
}

.concierge-card {
    background: var(--panel);
    border: 1px solid var(--line);
    border-radius: 18px;
    padding: 22px;
    box-shadow: 0 18px 42px rgba(23, 33, 43, 0.08);
}

.concierge-card h2 {
    font-size: 19px;
    margin: 0 0 8px;
    color: var(--ink);
}

.concierge-card p {
    color: var(--muted);
    line-height: 1.7;
    margin: 0 0 16px;
    font-size: 14px;
}

.menu-panel .wrap {
    gap: 10px;
}

.menu-panel label {
    border: 1px solid #e5ddd9 !important;
    background: #fffaf8 !important;
    border-radius: 12px !important;
    padding: 12px 13px !important;
    margin-bottom: 8px !important;
    color: #614d47 !important;
    font-weight: 650 !important;
}

.menu-panel label:hover {
    border-color: var(--rose) !important;
    background: #fff5f1 !important;
}

.mini-note {
    border-top: 1px solid var(--line);
    padding-top: 15px;
    color: var(--muted);
    font-size: 13px;
    line-height: 1.65;
}

#workspace {
    background: rgba(255, 255, 255, 0.94);
    border: 1px solid var(--line);
    border-radius: 18px;
    padding: 18px;
    box-shadow: 0 18px 42px rgba(23, 33, 43, 0.08);
}

#chatbot {
    border: 1px solid #dbe4e2;
    border-radius: 16px;
    overflow: hidden;
    background: linear-gradient(180deg, #ffffff 0%, #f8fbfa 100%);
    min-height: 430px;
}

#input-row {
    align-items: stretch;
    margin-top: 16px;
}

#send-button {
    min-height: 72px;
    border-radius: 14px !important;
    background: linear-gradient(135deg, var(--sage-dark), var(--sage)) !important;
    border: 1px solid rgba(36, 79, 73, 0.25) !important;
    box-shadow: 0 14px 26px rgba(63, 118, 108, 0.22);
    font-weight: 700 !important;
}

#send-button:hover {
    filter: brightness(1.04);
}

textarea, input {
    border-radius: 14px !important;
}

#notice {
    background: rgba(255, 255, 255, 0.78);
    border: 1px solid var(--line);
    border-left: 4px solid var(--rose);
    border-radius: 16px;
    color: var(--muted);
    padding: 14px 18px;
    margin-top: 16px;
}

#notice h3 {
    color: var(--ink);
    margin-top: 0;
    margin-bottom: 8px;
    font-size: 16px;
}

@media (max-width: 760px) {
    .main-shell {
        padding: 14px 8px;
    }

    #hero {
        padding: 22px 18px;
    }

    #hero h1 {
        font-size: 28px;
    }

    .status-grid {
        grid-template-columns: 1fr;
    }

    .clinic-layout {
        grid-template-columns: 1fr;
    }
}
"""


with gr.Blocks(title="AI 線上客服系統", css=CUSTOM_CSS, theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    with gr.Column(elem_classes=["main-shell"]):
        gr.HTML(
            """
            <section id="hero">
                <div class="eyebrow">Concierge Support Desk</div>
                <h1>AI 線上客服系統</h1>
                <p>以高端接待流程為設計核心，提供清楚、穩定且有質感的線上客服體驗。輸入問題後，系統會依照示範客服知識庫回傳可能的答案。</p>
            </section>
            <section class="status-grid">
                <div class="status-item">
                    <div class="status-label">服務狀態</div>
                    <div class="status-value">線上服務中</div>
                </div>
            </section>
            """
        )

        with gr.Row(elem_classes=["clinic-layout"]):
            with gr.Column(elem_classes=["concierge-card", "menu-panel"]):
                gr.HTML(
                    """
                    <div class="eyebrow">Service Menu</div>
                    <h2>專屬客服接待</h2>
                    <p>請先選擇想諮詢的服務類別，再輸入問題。系統會依照選單情境協助回覆。</p>
                    """
                )
                service_topic = gr.Radio(
                    choices=[
                        "預約與營業時間",
                        "訂單與服務進度",
                        "付款與發票資訊",
                        "會員帳號協助",
                        "退貨與退款流程",
                    ],
                    value="預約與營業時間",
                    label="服務選單",
                    elem_classes=["menu-radio"],
                )
                gr.HTML(
                    """
                    <div class="mini-note">建議輸入具體資訊，例如訂單編號、付款方式、遇到的狀況或想確認的服務項目。</div>
                    """
                )

            with gr.Column(elem_id="workspace"):
                # Chatbot 使用 bubble layout，呈現仿聊天對話氣泡效果。
                chatbot = gr.Chatbot(
                    value=INITIAL_CHAT_HISTORY,
                    label="AI 客服對話",
                    elem_id="chatbot",
                    height=500,
                    layout="bubble",
                )

                # State 儲存目前聊天紀錄，讓每次送出後能延續上下文畫面。
                chat_state = gr.State(INITIAL_CHAT_HISTORY)

                with gr.Row(elem_id="input-row"):
                    question_input = gr.Textbox(
                        label="請輸入問題",
                        placeholder=SERVICE_PROMPTS["預約與營業時間"]["placeholder"],
                        lines=2,
                        scale=5,
                    )
                    submit_btn = gr.Button(
                        "送出查詢",
                        variant="primary",
                        scale=1,
                        elem_id="send-button",
                    )

                service_topic.change(
                    fn=select_service_topic,
                    inputs=[service_topic, chat_state],
                    outputs=[chatbot, question_input],
                    api_name=False,
                ).then(
                    fn=lambda history: history,
                    inputs=chatbot,
                    outputs=chat_state,
                    api_name=False,
                )

                submit_btn.click(
                    fn=submit_message,
                    inputs=[question_input, chat_state, service_topic],
                    outputs=[chatbot, question_input],
                    api_name=False,
                ).then(
                    fn=lambda history: history,
                    inputs=chatbot,
                    outputs=chat_state,
                    api_name=False,
                )

                # 讓使用者按 Enter 也能送出，符合聊天介面的常見操作。
                question_input.submit(
                    fn=submit_message,
                    inputs=[question_input, chat_state, service_topic],
                    outputs=[chatbot, question_input],
                    api_name=False,
                ).then(
                    fn=lambda history: history,
                    inputs=chatbot,
                    outputs=chat_state,
                    api_name=False,
                )

        gr.Markdown(
            "### 使用提醒\n此模型僅供教學展示，回覆內容不代表正式客服承諾；實際服務請以官方公告與人工客服回覆為準。",
            elem_id="notice",
        )


if __name__ == "__main__":
    # Hugging Face Spaces 會自動執行 app.py；本機測試時可用 python app.py 啟動。
    demo.launch()