import gradio as gr
import PyPDF2
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.llms import HuggingFacePipeline 
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel, BitsAndBytesConfig
import os
import torch

# --- 0. Global Değişkenler ve Ayarlar ---
PDF_PATH = "mevzuat.pdf" 
CHUNK_SIZE = 400
CHUNK_OVERLAP = 100 
EMBEDDING_MODEL_NAME = "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
LLM_MODEL_NAME = "ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-medium" 
DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# GPT-2'nin maksimum token uzunluğu (genellikle 1024)
MODEL_MAX_LENGTH = 1024 
# Üretilecek maksimum yeni token sayısı
MAX_NEW_TOKENS = 200 # Global olarak tanımlandı

# --- 1. PDF'i İşle ve Vektör Veritabanı Oluştur ---
def create_vector_db_from_pdf(pdf_path):
    print(f"PDF okunuyor: {pdf_path}")
    text = ""
    try:
        with open(pdf_path, "rb") as file:
            reader = PyPDF2.PdfReader(file)
            for page_num, page in enumerate(reader.pages):
                page_text = page.extract_text()
                if page_text:
                    text += f"Sayfa {page_num + 1}:\n" + page_text + "\n\n"
    except Exception as e:
        print(f"PDF okunurken hata oluştu: {e}")
        return None

    if not text:
        print("PDF'ten metin çıkarılamadı.")
        return None

    print(f"Metin toplam {len(text)} karakter.")

    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=CHUNK_SIZE,
        chunk_overlap=CHUNK_OVERLAP,
        length_function=len,
    )
    chunks = text_splitter.split_text(text)
    print(f"Metin {len(chunks)} parçaya ayrıldı.")

    print(f"Embedding modeli yükleniyor: {EMBEDDING_MODEL_NAME}")
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=EMBEDDING_MODEL_NAME) 

    print("FAISS vektör veritabanı oluşturuluyor...")
    db = FAISS.from_texts(chunks, embeddings)
    print("Vektör veritabanı başarıyla oluşturuldu.")
    return db, embeddings

vector_db, embeddings_model = None, None
if os.path.exists(PDF_PATH):
    vector_db, embeddings_model = create_vector_db_from_pdf(PDF_PATH)
else:
    print(f"Hata: {PDF_PATH} bulunamadı. Lütfen PDF dosyasını projenizin kök dizinine yükleyin.")

print(f"LLM modeli yükleniyor: {LLM_MODEL_NAME} - Cihaz: {DEVICE}")
tokenizer = None 
llm = None
try:
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(LLM_MODEL_NAME)
    
    if tokenizer.pad_token is None:
        tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
    
    if DEVICE == "cuda":
        quantization_config = BitsAndBytesConfig(
            load_in_4bit=True,
            bnb_4bit_quant_type="nf4",
            bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
            bnb_4bit_use_double_quant=True,
        ) 
        model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(LLM_MODEL_NAME, 
                                                quantization_config=quantization_config,
                                                device_map="auto")
    else: 
        model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(LLM_MODEL_NAME).to(DEVICE)
    
    text_generation_pipeline = pipeline(
        "text-generation",
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS, # Global MAX_NEW_TOKENS kullanıldı
        temperature=0.7,   
        do_sample=True,    
        top_k=50,          
        num_return_sequences=1,
        device=0 if DEVICE == "cuda" else -1, 
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        return_full_text=False 
    )
    llm = HuggingFacePipeline(pipeline=text_generation_pipeline)
    print("LLM modeli başarıyla yüklendi.")
except Exception as e:
    print(f"LLM modeli yüklenirken hata oluştu: {e}")
    llm = None 

# --- 2. Gradio Arayüzü İçin Soru Cevaplama Fonksiyonu ---
def answer_question(question, chat_history):
    global tokenizer 
    if vector_db is None or llm is None or tokenizer is None:
        return "", chat_history + [[question, "Üzgünüm, PDF, LLM veya Tokenizer yüklenemediği için şu an sorularınızı cevaplayamıyorum. Lütfen logları kontrol edin."]]

    print(f"Gelen soru: {question}")
    
    retrieved_docs = vector_db.similarity_search(question, k=2) 
    context = "\n\n".join([doc.page_content for doc in retrieved_docs])
    
    print(f"Bağlam için {len(retrieved_docs)} belge bulundu. İlk 200 karakter:\n{context[:200]}...")

    prompt = f"""Aşağıdaki bağlamı kullanarak soruyu cevaplayın. Bağlamda yoksa uydurma yapmayın. Cevabı madde madde yazın ve en sonda kullandığınız kaynakları (varsa 'Sayfa X' gibi belirtin) listeleyin.

Bağlam:
{context}

Soru: {question}

Cevap:
"""
    print("LLM'e gönderilen prompt'ın başlangıcı:", prompt[:500]) 

    # --- Prompt uzunluğunu MODEL_MAX_LENGTH - MAX_NEW_TOKENS ile sınırlayalım ---
    # Modelin içine girecek token sayısı (MODEL_MAX_LENGTH - MAX_NEW_TOKENS) olmalı
    max_input_tokens = MODEL_MAX_LENGTH - MAX_NEW_TOKENS 
    
    # Prompt'u token'lara ayır ve uzunluğunu kontrol et
    prompt_tokens = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')[0]
    tokenized_prompt_length = prompt_tokens.shape[0]

    print(f"Oluşturulan prompt'un token uzunluğu: {tokenized_prompt_length}")
    
    if tokenized_prompt_length > max_input_tokens:
        print(f"UYARI: Prompt'un token uzunluğu ({tokenized_prompt_length}) modelin kabul edebileceği maksimum girdi uzunluğunu ({max_input_tokens}) aşıyor! Kısaltılıyor...")
        prompt_tokens = prompt_tokens[:max_input_tokens]
        prompt = tokenizer.decode(prompt_tokens, skip_special_tokens=True) 
        print(f"Prompt kısaltıldı. Yeni token uzunluğu: {len(tokenizer.encode(prompt))}")
        print("Kısaltılmış prompt'ın başlangıcı:", prompt[:500])


    try:
        response_data = llm(prompt) 
        
        if isinstance(response_data, list) and len(response_data) > 0 and 'generated_text' in response_data[0]:
            final_answer = response_data[0]['generated_text'].strip()
        else:
            final_answer = str(response_data).strip()

        if not final_answer:
            final_answer = "Sorunuzla ilgili bağlamda yeterli bilgi bulunamadı."
        
        if final_answer.lower().startswith(prompt.lower()):
            final_answer = final_answer[len(prompt):].strip()
        
        if "Cevap:" in final_answer: 
             final_answer = final_answer.split("Cevap:", 1)[-1].strip()
        
        if final_answer.lower().startswith("aşağıdaki bağlamı kullanarak"):
            final_answer = final_answer.split("Cevap:", 1)[-1].strip() if "Cevap:" in final_answer else final_answer.strip()
            final_answer = "..." + final_answer

    except Exception as e:
        final_answer = f"Cevap üretilirken bir hata oluştu: {e}"
        print(final_answer)

    chat_history.append((question, final_answer))
    return "", chat_history 

# --- 3. Gradio Arayüz Tanımı ---
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown(
        """
        # Fırat Üniversitesi Mini RAG Botu
        Fırat Üniversitesi mevzuat.firat.edu.tr adresinden alınan PDF dosyası üzerinde soru-cevap yapın.
        Sorularınıza belgedeki bilgilere dayanarak cevaplar verilecektir.
        Bağlamda bilgi yoksa, bot uydurma yapmayacaktır.
        """
    )

    chatbot = gr.Chatbot(height=400, label="Sohbet")
    msg = gr.Textbox(label="Sorunuzu buraya yazın:", placeholder="Örn: 'Belgede tez jürisi kuralı ne?'")
    
    with gr.Row():
        submit_btn = gr.Button("Gönder")
        clear_btn = gr.Button("Sohbeti Temizle")

    msg.submit(answer_question, [msg, chatbot], [msg, chatbot]) 
    submit_btn.click(answer_question, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
    
    clear_btn.click(lambda: (None, []), outputs=[msg, chatbot]) 

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()