package model

import "time"

// LLMConfig 大语言模型配置（单行配置，类似 LDAPConfig） // Logan.Li
// 支持 Anthropic Messages 协议与主流 OpenAI 兼容云服务、API 网关及本地模型。 // Logan.Li
type LLMConfig struct {
	ID               uint      `gorm:"primarykey" json:"id"`
	Provider         string    `gorm:"size:50;not null;default:openai" json:"provider"`    // 供应商标识，包含云服务、网关与本地模型 // Logan.Li
	Model            string    `gorm:"size:100;not null;default:gpt-4o-mini" json:"model"` // 模型名，如 gpt-4o-mini / deepseek-v4-flash
	APIKey           string    `gorm:"size:500" json:"api_key"`                            // API Key（GET 时会被脱敏）
	Endpoint         string    `gorm:"size:500" json:"endpoint"`                           // 基础地址，如 https://api.openai.com/v1
	Temperature      float64   `gorm:"default:0.7" json:"temperature"`                     // 采样温度 0-2
	MaxTokens        int       `gorm:"default:2000" json:"max_tokens"`                     // 最大输出 token
	SystemPrompt     string    `gorm:"type:text" json:"system_prompt"`                     // 系统提示词（AIOps 运维助手角色）
	Enabled          bool      `gorm:"default:false" json:"enabled"`                       // 是否启用
	ReasoningEnabled bool      `gorm:"default:false" json:"reasoning_enabled"`             // 是否启用推理/Plan 模式（OpenAI o-series / DeepSeek R1 / Claude thinking 等） // Logan.Li
	CreatedAt        time.Time `json:"created_at"`
	UpdatedAt        time.Time `json:"updated_at"`
}

// TableName 表名 // Logan.Li
func (LLMConfig) TableName() string { return "ai_llm_configs" }

// SaveLLMConfigRequest 保存 LLM 配置请求 // Logan.Li
type SaveLLMConfigRequest struct {
	Provider         string  `json:"provider"`
	Model            string  `json:"model"`
	APIKey           string  `json:"api_key"` // 若为脱敏值（含 ****）则后端保留原值
	Endpoint         string  `json:"endpoint"`
	Temperature      float64 `json:"temperature"`
	MaxTokens        int     `json:"max_tokens"`
	SystemPrompt     string  `json:"system_prompt"`
	Enabled          bool    `json:"enabled"`
	ReasoningEnabled bool    `json:"reasoning_enabled"` // 是否启用推理/Plan 模式
}

// ChatMessage 对话消息 // Logan.Li
type ChatMessage struct {
	Role    string `json:"role"` // system / user / assistant
	Content string `json:"content"`
}

// ChatRequest AI 对话请求 // Logan.Li
type ChatRequest struct {
	Messages  []ChatMessage `json:"messages" binding:"required,min=1,dive"`
	SessionID string        `json:"session_id"` // 前端生成，用于隔离多轮对话
}

// ChatResponse AI 对话响应 // Logan.Li
type ChatResponse struct {
	Content    string `json:"content"`
	Model      string `json:"model"`
	TokensUsed int    `json:"tokens_used"`
}

// ChatHistory 对话历史记录（按用户隔离，session_id 区分多轮对话） // Logan.Li
// 仅持久化成功完成的对话（用户消息 + 助手回复成对写入），错误气泡为瞬时 UI 不入库
type ChatHistory struct {
	ID        uint      `gorm:"primarykey" json:"id"`
	UserID    uint      `gorm:"index;not null" json:"user_id"`                       // 所属用户（JWT 中间件注入）
	SessionID string    `gorm:"size:64;index;not null;default:''" json:"session_id"` // 对话会话 ID（前端 UUID）
	Role      string    `gorm:"size:16;not null" json:"role"`                        // user / assistant
	Content   string    `gorm:"type:text;not null" json:"content"`                   // 消息内容
	Model     string    `gorm:"size:100" json:"model"`                               // 生成回复所用模型（仅 assistant 行有意义）
	CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
}

// TableName 表名 // Logan.Li
func (ChatHistory) TableName() string { return "ai_chat_histories" }