package services

import (
	"bytes"
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"lokistack/repository"
	"net/http"
	"strings"
	"time"

	"lokistack/models"
)

// OpenAI 兼容 Chat Completions 客户端。
//
// 只依赖 /chat/completions 这一个端点，所以 DeepSeek、通义、
// 内网 vLLM、Ollama(/v1)、各类网关都能直接用，不需要按厂商写适配。

type aiMessage struct {
	Role    string `json:"role"`
	Content string `json:"content"`
}

type aiChatRequest struct {
	Model       string      `json:"model"`
	Messages    []aiMessage `json:"messages"`
	Temperature float64     `json:"temperature"`
	MaxTokens   int         `json:"max_tokens,omitempty"`
	Stream      bool        `json:"stream"`
}

type aiChatResponse struct {
	Choices []struct {
		Message struct {
			Content          string `json:"content"`
			ReasoningContent string `json:"reasoning_content"`
		} `json:"message"`
		FinishReason string `json:"finish_reason"`
	} `json:"choices"`
	Usage struct {
		PromptTokens     int `json:"prompt_tokens"`
		CompletionTokens int `json:"completion_tokens"`
		TotalTokens      int `json:"total_tokens"`
	} `json:"usage"`
	Error *struct {
		Message string `json:"message"`
		Type    string `json:"type"`
	} `json:"error"`
}

// aiChat 调一次对话补全。
//
// 错误信息必须具体：把上游返回的 message 原样带出来，不要包装成
// "调用失败" —— 常见原因（key 错、模型名不存在、baseURL 路径少了 /v1、
// 内网模型没起）都在上游 message 里，藏起来只会让用户去猜。
func aiChat(ctx context.Context, cfg models.AIConfig, messages []aiMessage) (string, int, int, error) {
	if strings.TrimSpace(cfg.BaseURL) == "" || strings.TrimSpace(cfg.Model) == "" {
		return "", 0, 0, fmt.Errorf("未配置模型：请先在「智能运维 → 模型配置」填写 Base URL 与模型名")
	}
	url := strings.TrimSuffix(cfg.BaseURL, "/") + "/chat/completions"
	body, err := json.Marshal(aiChatRequest{
		Model:       cfg.Model,
		Messages:    messages,
		Temperature: cfg.Temperature,
		MaxTokens:   cfg.MaxTokens,
		Stream:      false,
	})
	if err != nil {
		return "", 0, 0, err
	}

	timeout := time.Duration(cfg.TimeoutSec) * time.Second
	if timeout <= 0 {
		timeout = 120 * time.Second
	}
	reqCtx, cancel := context.WithTimeout(ctx, timeout)
	defer cancel()

	req, err := http.NewRequestWithContext(reqCtx, http.MethodPost, url, bytes.NewReader(body))
	if err != nil {
		return "", 0, 0, fmt.Errorf("构造请求失败: %w", err)
	}
	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
	if cfg.APIKey != "" {
		req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+cfg.APIKey)
	}

	resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
	if err != nil {
		if reqCtx.Err() == context.DeadlineExceeded {
			return "", 0, 0, fmt.Errorf("模型响应超时（%d 秒）：可调大「超时」或换更快的模型", cfg.TimeoutSec)
		}
		return "", 0, 0, fmt.Errorf("连接模型服务失败: %w", err)
	}
	defer resp.Body.Close()

	raw, _ := io.ReadAll(io.LimitReader(resp.Body, 1<<20))
	log.Printf("[ai-chat] url=%s model=%s keyLen=%d status=%d body=%.300s", url, cfg.Model, len(cfg.APIKey), resp.StatusCode, string(raw))
	if resp.StatusCode >= 400 {
		var parsed aiChatResponse
		if json.Unmarshal(raw, &parsed) == nil && parsed.Error != nil && parsed.Error.Message != "" {
			return "", 0, 0, fmt.Errorf("模型返回 %d：%s", resp.StatusCode, parsed.Error.Message)
		}
		return "", 0, 0, fmt.Errorf("模型返回 %d：%s", resp.StatusCode, truncateStr(string(raw), 300))
	}

	var parsed aiChatResponse
	if err := json.Unmarshal(raw, &parsed); err != nil {
		return "", 0, 0, fmt.Errorf("解析模型响应失败（可能不是 OpenAI 兼容接口）: %s", truncateStr(string(raw), 200))
	}
	if len(parsed.Choices) == 0 {
		return "", 0, 0, fmt.Errorf("模型没有返回任何内容（finish_reason 为空）")
	}
	content := parsed.Choices[0].Message.Content
	// DeepSeek 推理系模型(deepseek-reasoner / v4-pro 高推理档)会把过程写在
	// reasoning_content,最终 content 在 MaxTokens 太小时可能为空 —— 回退使用推理内容
	if strings.TrimSpace(content) == "" {
		content = parsed.Choices[0].Message.ReasoningContent
	}
	return content, parsed.Usage.PromptTokens, parsed.Usage.CompletionTokens, nil
}

// AIConnectionTest 连通性测试结果:面向展示的结构化信息,不外发原始回复
type AIConnectionTest struct {
	Model       string `json:"model"`
	LatencyMs   int64  `json:"latencyMs"`
	TokensUsed  int    `json:"tokensUsed"`
	ReplyLength int    `json:"replyLength"`
}

// TestAIConnection 连通性测试:发一句最小请求,验证 baseURL/key/model 三件套。
// 返回结构化结果(模型/耗时/token);模型原始回复不回传 —— 测试要的是"通没通、多快",不是看模型说了什么。
func TestAIConnection(cfg models.AIConfig) (*AIConnectionTest, error) {
	cfg.MaxTokens = 32
	cfg.TimeoutSec = 30
	start := time.Now()
	reply, promptTokens, completionTokens, err := aiChat(context.Background(), cfg, []aiMessage{
		{Role: "user", Content: "只回复两个字：正常"},
	})
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	trimmed := strings.TrimSpace(reply)
	if trimmed == "" {
		return nil, fmt.Errorf("模型返回了空内容(检查 baseURL 是否为 OpenAI 兼容端点)")
	}
	return &AIConnectionTest{
		Model:       cfg.Model,
		LatencyMs:   time.Since(start).Milliseconds(),
		TokensUsed:  promptTokens + completionTokens,
		ReplyLength: len([]rune(trimmed)),
	}, nil
}

// ChatMessage 浮窗助手的多轮消息(user/assistant 交替)
type ChatMessage struct {
	Role    string `json:"role" binding:"required,oneof=user assistant"`
	Content string `json:"content" binding:"required"`
}

// RunAIChat 全站 AI 助手浮窗:多轮对话 + 当前页面上下文注入(轻量信号摘要)。
// 与整页分析共享配置/配额/脱敏/Pro 闸门;context 里的 sourceId 可选,带了就注入日志摘要。
func RunAIChat(ctx context.Context, cfg models.AIConfig, userID uint, history []ChatMessage, page string, pageContext string) (string, error) {
	if !cfg.Enabled {
		return "", fmt.Errorf("AI 未启用:请先在「智能运维 → 模型配置」中开启并保存")
	}
	if cfg.DailyTokenCap > 0 && AITokenUsedToday(userID) >= cfg.DailyTokenCap {
		return "", fmt.Errorf("今日 AI 用量已达上限,明天再试或调整上限")
	}

	// 提示词设计:身份固定(不猜底层模型)、风格收敛、话题回引导、上下文数据
	system := `你是 LokiStack 日志平台内置的运维助手。
规则:
- 回答不超过 5 句话,优先给排查动作,其次给结论。
- 被问"你是什么模型/版本"时,只答一句:"我是 LokiStack 内置运维助手,底层模型由管理员在「智能运维 → 模型配置」中指定。"然后引导回日志排查。
- 只讨论日志、Loki、采集、告警与平台使用;无关话题(写代码、闲聊、其它产品)用一句礼貌拒绝并引导回排查。
- 引用数据时只使用下方"日志概况"中的数字,不得编造。`

	// 页面上下文(如 /logs 刚执行的查询与样本日志):截断并统一脱敏后并入 system
	if trimmed := strings.TrimSpace(pageContext); trimmed != "" {
		if len([]rune(trimmed)) > 6000 {
			trimmed = string([]rune(trimmed)[:6000])
		}
		system += "\n\n" + RedactTextOnly(trimmed, cfg.RedactExtra)
	}
	msgs := []aiMessage{{Role: "system", Content: system}}
	for _, m := range history {
		msgs = append(msgs, aiMessage{Role: m.Role, Content: m.Content})
	}
	// 脱敏:用户消息里的敏感串同样替换
	if cfg.RedactExtra != nil {
		for i := range msgs {
			msgs[i].Content = RedactTextOnly(msgs[i].Content, cfg.RedactExtra)
		}
	}
	reply, promptTokens, completionTokens, err := aiChat(ctx, cfg, msgs)
	if err != nil {
		return "", err
	}
	// 计入每日配额:落一条 chat 类型用量记录
	db := repository.GetDB()
	if db != nil {
		db.Lock()
		db.AIAnalysisRuns = append(db.AIAnalysisRuns, models.AIAnalysisRun{
			UserID: userID, Username: "chat", SourceID: 0, SourceName: page,
			Status: "chat", PromptTokens: promptTokens, CompletionTokens: completionTokens,
			CreatedAt: time.Now(),
		})
		db.RequestSave()
		db.Unlock()
	}
	return reply, nil
}