"""
埋め込み（embedding）の保存・読み込みユーティリティ
"""

import json
import logging
import os
from datetime import datetime
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Tuple

import numpy as np
from langchain_core.documents import Document

logger = logging.getLogger(__name__)


def save_embeddings(
    documents: List[Document],
    vectors: List[List[float]],
    model_name: str,
    embeddings_dir: str = 'data/embeddings'
) -> str:
    """
    埋め込みとメタデータをJSONファイルに保存する

    Args:
        documents: Documentオブジェクトのリスト
        vectors: 埋め込みベクトルのリスト
        model_name: 使用した埋め込みモデル名
        embeddings_dir: 埋め込みを保存するディレクトリ

    Returns:
        保存した埋め込みファイルのパス
    """
    # ディレクトリがなければ作成
    Path(embeddings_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # タイムスタンプ生成（ファイル名用）
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

    # 埋め込みデータの準備
    embeddings_data = {
        "model": model_name,
        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        "total_documents": len(documents),
        "embeddings": []
    }

    # Documentとベクトルを結合
    for i, (doc, vector) in enumerate(zip(documents, vectors)):
        chunk_id = f"doc_{i}_chunk_{doc.metadata.get('chunk_index', 0)}"
        embeddings_data["embeddings"].append({
            "chunk_id": chunk_id,
            "metadata": doc.metadata,
            "content": doc.page_content,
            "vector": vector  # リストとして保存（JSONシリアライズ可能）
        })

    # JSONファイルに保存
    output_file = os.path.join(embeddings_dir, f"embeddings_{timestamp}.json")
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(embeddings_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    # 最新の埋め込みへのシンボリックリンクを作成または更新
    latest_link = os.path.join(embeddings_dir, "latest.json")
    if os.path.exists(latest_link):
        os.remove(latest_link)
    try:
        os.symlink(os.path.basename(output_file), latest_link)
    except OSError:
        # シンボリックリンク作成に失敗した場合（例: Windows）、パスをテキストファイルに保存
        with open(os.path.join(embeddings_dir, "latest.txt"), 'w') as f:
            f.write(output_file)

    logger.info(f"Embeddings saved to: {output_file}")
    logger.info(f"Total embeddings saved: {len(vectors)}")

    return output_file


def load_embeddings(
    embeddings_file: str = None,
    embeddings_dir: str = 'data/embeddings'
) -> Tuple[List[Document], np.ndarray, str]:
    """
    保存済みのJSONファイルから埋め込みを読み込む

    Args:
        embeddings_file: 読み込む埋め込みファイルのパス。Noneの場合は最新を読み込む
        embeddings_dir: 埋め込みが保存されているディレクトリ

    Returns:
        (documents, ベクトル(numpy配列), モデル名) のタプル
    """
    # ファイル指定がなければ最新を読み込む
    if embeddings_file is None:
        latest_link = os.path.join(embeddings_dir, "latest.json")
        if os.path.exists(latest_link):
            embeddings_file = latest_link
        else:
            # latest.txtからパスを取得
            latest_txt = os.path.join(embeddings_dir, "latest.txt")
            if os.path.exists(latest_txt):
                with open(latest_txt, 'r') as f:
                    embeddings_file = f.read().strip()
            else:
                raise FileNotFoundError(f"{embeddings_dir} に埋め込みファイルが見つかりません")

    # JSONから埋め込みを読み込む
    with open(embeddings_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        embeddings_data = json.load(f)

    # Documentとベクトルを復元
    documents = []
    vectors = []

    for item in embeddings_data["embeddings"]:
        # Documentオブジェクトを作成
        doc = Document(
            page_content=item["content"],
            metadata=item["metadata"]
        )
        documents.append(doc)
        vectors.append(item["vector"])

    # ベクトルをnumpy配列に変換
    vectors_np = np.array(vectors)

    logger.info(f"Loaded {len(documents)} embeddings from: {embeddings_file}")
    logger.info(f"Model used: {embeddings_data['model']}")
    logger.info(f"Created at: {embeddings_data['timestamp']}")

    return documents, vectors_np, embeddings_data["model"]