"""
LLM Module - Llama 3.1 70B via HuggingFace Router
Uses router.huggingface.co OpenAI-compatible endpoint.
Same pattern as verified working production code.
Includes retry logic for model cold starts.
"""
import requests
import time
import os

HF_TOKEN = (
    os.environ.get("HF_TOKEN") or
    os.environ.get("HF_API_TOKEN") or
    os.environ.get("HUGGINGFACE_TOKEN") or
    ""
)
print(f"DEBUG LLM: HF_TOKEN loaded = {bool(HF_TOKEN)}")

LLM_ROUTER_URL = "https://router.huggingface.co/v1/chat/completions"
LLM_MODEL = "meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct"

SYSTEM_PROMPT = """आप एक भारतीय बैंकिंग सहायक हैं।
आपका काम है ग्रामीण और शहरी भारतीय उपयोगकर्ताओं को 
बैंकिंग और वित्तीय जानकारी सरल हिंदी में देना।

सख्त नियम:
1. केवल हिंदी में उत्तर दें — अंग्रेजी बिल्कुल नहीं
2. केवल दिए गए संदर्भ से उत्तर दें
3. यदि संदर्भ में जानकारी नहीं है तो कहें: 
   यह जानकारी मेरे पास नहीं है। कृपया अपने बैंक से संपर्क करें।
4. ब्याज दर, EMI, या कोई भी राशि केवल संदर्भ से बताएं
5. उत्तर 3-4 वाक्यों में दें — TTS के लिए छोटा रखें
6. सरल भाषा — जैसे किसी गांव के व्यक्ति को समझाना हो"""

def llm_generate(prompt: str) -> str:
    """
    Generate Hindi answer using Llama 3.1 70B.
    Keeps same function signature as existing llm_generate() in app.py.
    """
    if not HF_TOKEN:
        return ("HF_TOKEN नहीं मिला। "
                "Space Settings → Secrets में HF_TOKEN जोड़ें।")
    
    headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
    payload = {
        "model": LLM_MODEL,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "max_tokens": 350,
        "temperature": 0.3
    }
    
    for i in range(3):
        try:
            res = requests.post(
                LLM_ROUTER_URL,
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=45
            )
            print(f"DEBUG LLM status: {res.status_code}")
            
            if res.status_code != 200:
                print(f"DEBUG LLM error body: {res.text[:300]}")
            
            if not res.text.strip():
                print(f"Empty response, retry {i+1}...")
                time.sleep(5)
                continue
            
            result = res.json()
            
            if isinstance(result, dict) and "choices" in result:
                answer = result["choices"][0]["message"]["content"].strip()
                print(f"DEBUG LLM answer preview: {answer[:100]}")
                return answer
            
            if isinstance(result, dict) and "error" in result:
                err = result.get("error", "")
                if isinstance(err, dict):
                    err = err.get("message", str(err))
                if "loading" in str(err).lower():
                    print(f"Model loading, retry {i+1} in 10s...")
                    time.sleep(10)
                    continue
                print(f"LLM API error: {err}")
                break
                
        except Exception as e:
            print(f"LLM exception retry {i+1}: {e}")
            time.sleep(2)
    
    return "माफ करें, अभी उत्तर देने में समस्या हो रही है। कृपया दोबारा प्रयास करें।"