import os
from pathlib import Path
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS

# المسارات
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
KB_DIR = BASE_DIR / "data" / "kb"
PERSIST_DIR = BASE_DIR / ".faiss"

# نموذج التضمين (يجب أن يكون نفس المستخدم في rag.py)
EMBEDDING_MODEL = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"

def build_and_save_vectorstore():
    print("🚀 بدء إنشاء قاعدة بيانات FAISS...")
    
    # 1. التحقق من وجود مجلد المعرفة
    if not KB_DIR.exists():
        print(f"❌ مجلد المعرفة غير موجود: {KB_DIR}")
        return
    
    # 2. تحميل ملفات الـ Markdown
    documents = []
    for md_file in KB_DIR.glob("*.md"):
        print(f" جاري قراءة: {md_file.name}")
        loader = TextLoader(str(md_file), encoding="utf-8")
        docs = loader.load()
        # إضافة اسم الملف كـ metadata
        for doc in docs:
            doc.metadata["source"] = md_file.name
        documents.extend(docs)
    
    if not documents:
        print("⚠️ لم يتم العثور على أي مستندات.")
        return

    # 3. تقسيم النصوص (Chunking)
    print("✂️ جاري تقسيم النصوص...")
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=500,
        chunk_overlap=50,
        length_function=len,
    )
    chunks = text_splitter.split_documents(documents)
    print(f"✅ تم إنشاء {len(chunks)} قطعة نصية (Chunks).")

    # 4. تحميل نموذج التضمين (Embeddings)
    print("🧠 جاري تحميل نموذج التضمين (قد يستغرق وقتاً في المرة الأولى)...")
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
        model_name=EMBEDDING_MODEL,
        model_kwargs={"device": "cpu"},
        encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}
    )

    # 5. إنشاء قاعدة بيانات FAISS
    print("️ جاري بناء قاعدة بيانات FAISS...")
    vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)

    # 6. الحفظ على القرص
    if not PERSIST_DIR.exists():
        PERSIST_DIR.mkdir(parents=True)
    
    print(f"💾 جاري الحفظ في: {PERSIST_DIR}")
    vectorstore.save_local(folder_path=str(PERSIST_DIR))
    
    print("🎉 تم إنشاء قاعدة البيانات بنجاح!")

if __name__ == "__main__":
    build_and_save_vectorstore()