-- 간단한 Supabase 설정 SQL
-- 이 버전은 기본 기능만 포함하여 호환성을 높입니다.

-- 1. pgvector 확장 활성화
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

-- 2. documents 테이블 생성 (필수 항목만)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT NOT NULL,
    metadata JSONB DEFAULT '{}',
    embedding vector(1536),  -- OpenAI text-embedding-3-small 차원
    source_file VARCHAR(255),
    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
);

-- 3. 기본 인덱스 생성 (테이블 생성 후)
CREATE INDEX IF NOT EXISTS documents_created_at_idx
ON documents (created_at);

-- 4. 벡터 유사도 검색 함수 (가장 간단한 버전)
CREATE OR REPLACE FUNCTION search_similar_documents(
    query_embedding vector(1536),
    match_count int DEFAULT 10
)
RETURNS TABLE (
    id int,
    content text,
    metadata jsonb,
    similarity float
) AS $$
BEGIN
    RETURN QUERY
    SELECT
        d.id,
        d.content,
        d.metadata,
        1 - (d.embedding <=> query_embedding) as similarity
    FROM documents d
    ORDER BY d.embedding <=> query_embedding
    LIMIT match_count;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

-- 5. 성공 메시지
SELECT 'Supabase setup completed successfully!' as status;

-- 6. 테이블 구조 확인
SELECT
    column_name,
    data_type,
    is_nullable
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'documents'
ORDER BY ordinal_position;