"""
Aplicacion Gradio para Hugging Face Spaces
Sistema RAG de ALIA Turismo con Salamandra 7B Instruct
"""

import gradio as gr
import os
from pathlib import Path
import sys
import torch
from datetime import datetime

# Configurar paths
ROOT_DIR = Path(__file__).parent
sys.path.insert(0, str(ROOT_DIR))

# Importar sistema RAG
from rag_system import RAGLLMSystem

# Inicializar sistema RAG (se carga una sola vez)
print("[ALIA] Inicializando sistema RAG...")
rag_system = RAGLLMSystem()
print("[ALIA] Sistema listo!")


def format_sources(sources):
    """Formatear fuentes para display."""
    if not sources:
        return ""

    sources_text = "\n\n---\n\n### 📚 Fuentes Consultadas:\n\n"
    for i, source in enumerate(sources, 1):
        sources_text += f"**{i}. {source['filename']}**\n"
        sources_text += f"   - Categoría: {source['category']}\n"
        sources_text += f"   - Relevancia: {source['score']:.2%}\n\n"

    return sources_text


def query_rag(
    question,
    top_k,
    score_threshold,
    max_tokens,
    temperature,
    history
):
    """Procesar consulta RAG."""

    if not question or not question.strip():
        return history, ""

    # Añadir pregunta del usuario al historial
    history = history + [[question, None]]

    # Procesar con RAG
    try:
        result = rag_system.query(
            question=question,
            top_k=int(top_k),
            score_threshold=float(score_threshold),
            max_new_tokens=int(max_tokens),
            temperature=float(temperature)
        )

        # Formatear respuesta con fuentes
        answer = result.answer
        sources = format_sources(result.sources)
        full_response = answer + sources

        # Añadir métricas
        metrics = f"\n\n---\n\n⏱️ **Tiempos**: Búsqueda: {result.retrieval_time:.2f}s | Generación: {result.generation_time:.2f}s | Total: {result.total_time:.2f}s"
        full_response += metrics

        # Actualizar historial con respuesta
        history[-1][1] = full_response

    except Exception as e:
        error_msg = f"❌ Error procesando consulta: {str(e)}"
        history[-1][1] = error_msg

    return history, ""


def create_interface():
    """Crear interface Gradio."""

    # Detectar dispositivo
    device = "GPU" if torch.cuda.is_available() else "CPU"
    if torch.cuda.is_available():
        gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0)
        device_info = f"🟢 {device}: {gpu_name}"
    else:
        device_info = f"🟡 {device}"

    # Tema personalizado
    theme = gr.themes.Soft(
        primary_hue="blue",
        secondary_hue="green",
    )

    with gr.Blocks(
        theme=theme,
        title="ALIA Turismo - Asistente RAG",
        css="""
        .gradio-container {max-width: 1200px !important}
        #title {text-align: center; color: #1976D2; font-size: 2.5em; font-weight: 700;}
        #subtitle {text-align: center; color: #666; font-size: 1.1em; margin-bottom: 2em;}
        #device-info {text-align: center; padding: 0.5em; background: #f0f0f0; border-radius: 8px;}
        """
    ) as demo:

        # Header
        gr.Markdown(
            """
            <div id="title">🏛️ ALIA Turismo</div>
            <div id="subtitle">Asistente de Planes Estratégicos de Turismo</div>
            """,
            elem_id="header"
        )

        gr.Markdown(
            f"""
            <div id="device-info">{device_info} | Salamandra 7B Instruct | 499 Documentos Indexados</div>
            """
        )

        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=3):
                # Chat interface
                chatbot = gr.Chatbot(
                    label="Conversación",
                    height=500,
                    show_label=False,
                    bubble_full_width=False
                )

                with gr.Row():
                    with gr.Column(scale=9):
                        question_input = gr.Textbox(
                            placeholder="Escribe tu pregunta sobre planes turísticos...",
                            show_label=False,
                            container=False
                        )
                    with gr.Column(scale=1, min_width=80):
                        submit_btn = gr.Button("Enviar", variant="primary", size="sm")

                # Ejemplos
                gr.Examples(
                    examples=[
                        "¿Cuáles son las principales estrategias de turismo sostenible?",
                        "¿Cómo se implementa la gobernanza en destinos turísticos inteligentes?",
                        "¿Qué indicadores se usan para medir el éxito de los planes turísticos?",
                        "¿Cuáles son las mejores prácticas de marketing digital para destinos?",
                    ],
                    inputs=question_input,
                    label="💡 Preguntas Sugeridas"
                )

                clear_btn = gr.Button("🔄 Nueva Conversación", size="sm")

            with gr.Column(scale=1):
                # Panel de configuración
                gr.Markdown("### ⚙️ Configuración")

                top_k = gr.Slider(
                    minimum=1,
                    maximum=10,
                    value=5,
                    step=1,
                    label="Documentos a recuperar",
                    info="Cuántos documentos consultar"
                )

                score_threshold = gr.Slider(
                    minimum=0.0,
                    maximum=1.0,
                    value=0.6,
                    step=0.05,
                    label="Umbral de relevancia",
                    info="Puntuación mínima (0-1)"
                )

                max_tokens = gr.Slider(
                    minimum=256,
                    maximum=2048,
                    value=1024,
                    step=256,
                    label="Tokens máximos",
                    info="Longitud de respuesta"
                )

                temperature = gr.Slider(
                    minimum=0.0,
                    maximum=1.0,
                    value=0.7,
                    step=0.1,
                    label="Temperature",
                    info="Creatividad (0=conservador, 1=creativo)"
                )

                gr.Markdown("---")

                # Info
                with gr.Accordion("ℹ️ Acerca de", open=False):
                    gr.Markdown(
                        """
                        **ALIA Turismo** - Asistente inteligente para consultas sobre
                        planes estratégicos de turismo.

                        **Modelo:** Salamandra 7B Instruct (BSC)
                        **Documentos:** 499 planes turísticos
                        **Idioma:** Español/Catalán

                        **Versión:** 1.1.0
                        **Licencia:** Apache 2.0

                        Desarrollado por Barcelona Supercomputing Center
                        """
                    )

        # Event handlers
        submit_event = submit_btn.click(
            fn=query_rag,
            inputs=[question_input, top_k, score_threshold, max_tokens, temperature, chatbot],
            outputs=[chatbot, question_input],
            queue=True
        )

        question_input.submit(
            fn=query_rag,
            inputs=[question_input, top_k, score_threshold, max_tokens, temperature, chatbot],
            outputs=[chatbot, question_input],
            queue=True
        )

        clear_btn.click(
            fn=lambda: ([], ""),
            outputs=[chatbot, question_input],
            queue=False
        )

    return demo


# Crear y lanzar interface
if __name__ == "__main__":
    demo = create_interface()
    demo.queue(max_size=10)
    demo.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=False
    )