src/graph/graph_loader.py

import os
from collections import defaultdict
from neo4j import GraphDatabase
from dotenv import load_dotenv

# Carica variabili d'ambiente
load_dotenv()

class KnowledgeGraphPersister:
    def __init__(self):
        """
        Inizializza il driver Neo4j e crea i vincoli necessari per le performance.
        """
        uri = os.getenv("NEO4J_URI", "neo4j+s://748d6c94.databases.neo4j.io")
        user = os.getenv("NEO4J_USER", "neo4j")
        password = os.getenv("NEO4J_PASSWORD", "t1bT1DiXwDOGMYfX89qR20loSN8FXurB3Dfg8bPQcTI")
        
        try:
            self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))
            self.driver.verify_connectivity()
            print(f"✅ Connesso a Neo4j ({uri}).")
            
            # Creazione indici all'avvio (Fondamentale per la velocità dei MERGE)
            self._create_constraints()
            
        except Exception as e:
            print(f"❌ Errore critico connessione Neo4j: {e}")
            self.driver = None

    def close(self):
        if self.driver:
            self.driver.close()

    def _create_constraints(self):
        """
        Crea un vincolo di unicità sulla proprietà URI.
        Senza questo, MERGE diventa lentissimo (Full Table Scan).
        """
        if not self.driver: return
        query = "CREATE CONSTRAINT resource_uri_unique IF NOT EXISTS FOR (n:Resource) REQUIRE n.uri IS UNIQUE"
        with self.driver.session() as session:
            try:
                session.run(query)
                print("⚡ Vincoli/Indici Neo4j verificati.")
            except Exception as e:
                # Spesso fallisce se l'utente non ha permessi admin o se esiste già con nome diverso
                print(f"⚠️ Warning creazione indici: {e}")

    def sanitize_name(self, name):
        """
        Canonicalization base.
        """
        if not name: return "Unknown"
        # Rimuove spazi extra e normalizza.
        return name.strip().replace(" ", "_").replace("'", "").replace('"', "")

    def sanitize_predicate(self, pred):
        """
        Pulisce il predicato per evitare Cypher Injection.
        FIX: Gestisce meglio i separatori (:, -, spazio) sostituendoli con underscore
        per evitare predicati illeggibili come XCHEHASOBJECT.
        Es. xche:has_object -> XCHE_HAS_OBJECT
        """
        if not pred: return "RELATED_TO"
        
        # 1. Normalizzazione preliminare dei separatori comuni
        # Sostituisce i due punti dei namespace e trattini con underscore
        pred = pred.replace(":", "_").replace("-", "_").replace(" ", "_")
        
        # 2. Rimozione caratteri non sicuri (mantiene solo alfanumerici e underscore)
        clean = "".join(x for x in pred if x.isalnum() or x == "_")
        
        # 3. Conversione in uppercase (convenzione Neo4j per Relationships)
        return clean.upper() if clean else "RELATED_TO"

    def save_triples(self, triples):
        """
        Salva le triple usando VERO Batching (UNWIND).
        Raggruppa le triple per predicato per aggirare il limite di parametrizzazione delle relazioni.
        """
        if not self.driver or not triples:
            return

        print(f"💾 Preparazione Batch di {len(triples)} triple...")

        # 1. Raggruppamento per Predicato
        batched_by_pred = defaultdict(list)
        
        for t in triples:
            safe_pred = self.sanitize_predicate(t.predicate)
            
            item = {
                "subj_uri": self.sanitize_name(t.subject),
                "subj_label": t.subject,
                "obj_uri": self.sanitize_name(t.object),
                "obj_label": t.object,
                "conf": float(t.confidence),
                "src": t.source or "unknown"
            }
            batched_by_pred[safe_pred].append(item)

        # 2. Esecuzione Transazioni (Una per tipo di relazione)
        with self.driver.session() as session:
            for pred, data_list in batched_by_pred.items():
                try:
                    session.execute_write(self._unwind_write_tx, pred, data_list)
                    print(f"   -> Inserite {len(data_list)} relazioni :{pred}")
                except Exception as e:
                    print(f"⚠️ Errore batch per relazione :{pred} -> {e}")

        print("✅ Salvataggio completato.")

    @staticmethod
    def _unwind_write_tx(tx, predicate, batch_data):
        """
        Usa UNWIND per inserire migliaia di righe in un colpo solo.
        """
        query = (
            f"UNWIND $batch AS row "
            f"MERGE (s:Resource {{uri: row.subj_uri}}) "
            f"ON CREATE SET s.label = row.subj_label "
            f"MERGE (o:Resource {{uri: row.obj_uri}}) "
            f"ON CREATE SET o.label = row.obj_label "
            f"MERGE (s)-[r:`{predicate}`]->(o) "
            f"SET r.confidence = row.conf, "
            f"    r.source = row.src, "
            f"    r.last_updated = datetime()"
        )
        
        tx.run(query, batch=batch_data)