import gradio as gr
import torch
import unicodedata
import re
import numpy as np
from pathlib import Path
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn.preprocessing import normalize as sk_normalize
import chromadb
import joblib
import pickle
import scipy.sparse
import textwrap
import os

# --------------------------- CONFIG για ChatbotVol107 -----------------------------------
# --- Ρυθμίσεις Μοντέλου και Βάσης Δεδομένων ---
MODEL_NAME        = "nlpaueb/bert-base-greek-uncased-v1"
DB_DIR            = Path("./chroma_db_ChatbotVol107")  # Τοπική διαδρομή για τη βάση που κατεβάσατε
COL_NAME          = "collection_chatbotvol107"      # Πρέπει να ταιριάζει με το Colab
ASSETS_DIR        = Path("./assets_ChatbotVol107")    # Τοπική διαδρομή για τα assets που κατεβάσατε
# ---------------------------------------------

# --- Ρυθμίσεις για Google Cloud Storage (παραμένουν ίδιες) ---
GCS_BUCKET_NAME = "chatbotthesisihu"  # Το όνομα του GCS bucket σας (βεβαιωθείτε ότι είναι σωστό)
GCS_PUBLIC_URL_PREFIX = f"https://storage.googleapis.com/{GCS_BUCKET_NAME}/"
# -------------------------------------------------------------

CHUNK_SIZE        = 512 # Από το Colab config, για συνέπεια στο cls_embed
ALPHA_BASE        = 0.50 # Από το Colab config
ALPHA_LONGQ       = 0.65 # Από το Colab config
DEVICE            = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

print(f"Running ChatbotVol107 on device: {DEVICE}")
print(f"Using model: {MODEL_NAME}")
print(f"ChromaDB path: {DB_DIR}")
print(f"Assets path: {ASSETS_DIR}")
print(f"Collection name: {COL_NAME}")

# ----------------------- PRE-/POST HELPERS ----------------------------
def strip_acc(s: str) -> str:
    return ''.join(ch for ch in unicodedata.normalize('NFD', s)
                   if not unicodedata.combining(ch))

STOP = {"σχετικο", "σχετικα", "με", "και"}

def preprocess(txt: str) -> str:
    txt = strip_acc(txt.lower())
    txt = re.sub(r"[^a-zα-ω0-9 ]", " ", txt)
    txt = re.sub(r"\s+", " ", txt).strip()
    return " ".join(w for w in txt.split() if w not in STOP)

# --- cls_embed ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΕΙΝΑΙ ΙΔΙΑ ΜΕ ΤΟΥ COLAB (για ένα query) ---
def cls_embed(texts, tok, model): # texts είναι μια λίστα με ένα string (το query)
    out = []
    enc = tok(texts, padding=True, truncation=True,
              max_length=CHUNK_SIZE, return_tensors="pt").to(DEVICE)
    with torch.no_grad():
        model_output = model(**enc)
        last_hidden_state = model_output.last_hidden_state
        # Παίρνουμε το embedding του [CLS] token
        cls_embedding = last_hidden_state[:, 0, :] 
        cls_normalized = torch.nn.functional.normalize(cls_embedding, p=2, dim=1)
        out.append(cls_normalized.cpu())
    return torch.cat(out).numpy()
# ----------------------------------------------------

# ---------------------- LOAD MODELS & DATA (Μία φορά κατά την εκκίνηση) --------------------
print(f"⏳ Loading Model ({MODEL_NAME}) and Tokenizer...")
try:
    tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
    model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_NAME).to(DEVICE).eval()
    print("✓ Model and tokenizer loaded.")
except Exception as e:
    print(f"CRITICAL ERROR loading model/tokenizer: {e}")
    raise

print(f"⏳ Loading TF-IDF vectorizers and SPARSE matrices from {ASSETS_DIR}...")
try:
    char_vec = joblib.load(ASSETS_DIR / "char_vectorizer.joblib")
    word_vec = joblib.load(ASSETS_DIR / "word_vectorizer.joblib")
    X_char = scipy.sparse.load_npz(ASSETS_DIR / "X_char_sparse.npz")
    X_word = scipy.sparse.load_npz(ASSETS_DIR / "X_word_sparse.npz")
    print("✓ TF-IDF components loaded.")
except Exception as e:
    print(f"CRITICAL ERROR loading TF-IDF components from {ASSETS_DIR}: {e}")
    raise

print(f"⏳ Loading chunk data (pre_chunks, raw_chunks, ids, metas) from {ASSETS_DIR}...")
try:
    with open(ASSETS_DIR / "pre_chunks.pkl", "rb") as f:
        pre_chunks = pickle.load(f)
    with open(ASSETS_DIR / "raw_chunks.pkl", "rb") as f:
        raw_chunks = pickle.load(f)
    with open(ASSETS_DIR / "ids.pkl", "rb") as f:
        ids = pickle.load(f) 
    with open(ASSETS_DIR / "metas.pkl", "rb") as f:
        metas = pickle.load(f)
    print(f"✓ Chunk data loaded. Total chunks from ids: {len(ids):,}")
    if not all([pre_chunks, raw_chunks, ids, metas]):
        print("WARNING: One or more chunk data lists are empty!")
except Exception as e:
    print(f"CRITICAL ERROR loading chunk data from {ASSETS_DIR}: {e}")
    raise

print(f"⏳ Connecting to ChromaDB at {DB_DIR}...")
try:
    client = chromadb.PersistentClient(path=str(DB_DIR.resolve()))
    col = client.get_collection(COL_NAME)
    print(f"✓ Connected to ChromaDB. Collection '{COL_NAME}' count: {col.count()}")
    if col.count() == 0:
        print(f"WARNING: ChromaDB collection '{COL_NAME}' is empty or not found correctly at {DB_DIR}!")
except Exception as e:
    print(f"CRITICAL ERROR connecting to ChromaDB or getting collection: {e}")
    print(f"Attempted DB path for PersistentClient: {str(DB_DIR.resolve())}")
    raise

# ---------------------- HYBRID SEARCH (Κύρια Λογική) ---
def hybrid_search_gradio(query, k=5):
    if not query.strip():
        return "Παρακαλώ εισάγετε μια ερώτηση."

    if not ids: 
        return "Σφάλμα: Τα δεδομένα αναζήτησης (ids) δεν έχουν φορτωθεί. Επικοινωνήστε με τον διαχειριστή."

    q_pre = preprocess(query)
    words = q_pre.split()
    alpha = ALPHA_LONGQ if len(words) > 30 else ALPHA_BASE

    exact_ids_set = {ids[i] for i, t in enumerate(pre_chunks) if q_pre in t}

    q_emb_np = cls_embed([q_pre], tok, model)
    q_emb_list = q_emb_np.tolist()

    try:
        sem_results = col.query(
            query_embeddings=q_emb_list,
            n_results=min(k * 30, len(ids)), 
            include=["distances", "metadatas"] 
        )
    except Exception as e:
        print(f"ERROR during ChromaDB query: {e}")
        return "Σφάλμα κατά την σημασιολογική αναζήτηση."

    sem_sims = {doc_id: 1 - dist for doc_id, dist in zip(sem_results["ids"][0], sem_results["distances"][0])}

    q_char_sparse = char_vec.transform([q_pre])
    q_char_normalized = sk_normalize(q_char_sparse)
    char_sim_scores = (q_char_normalized @ X_char.T).toarray().flatten()

    q_word_sparse = word_vec.transform([q_pre])
    q_word_normalized = sk_normalize(q_word_sparse)
    word_sim_scores = (q_word_normalized @ X_word.T).toarray().flatten()

    lex_sims = {}
    for idx, (c_score, w_score) in enumerate(zip(char_sim_scores, word_sim_scores)):
        if c_score > 0 or w_score > 0:
            if idx < len(ids): 
                lex_sims[ids[idx]] = 0.85 * c_score + 0.15 * w_score
            else:
                print(f"Warning: Lexical score index {idx} out of bounds for ids list (len: {len(ids)}).")

    all_chunk_ids_set = set(sem_sims.keys()) | set(lex_sims.keys()) | exact_ids_set
    scored = []
    for chunk_id_key in all_chunk_ids_set:
        s = alpha * sem_sims.get(chunk_id_key, 0.0) + \
            (1 - alpha) * lex_sims.get(chunk_id_key, 0.0)
        if chunk_id_key in exact_ids_set:
            s = 1.0
        scored.append((chunk_id_key, s))

    scored.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    hits_output = []
    seen_doc_main_ids = set()
    for chunk_id_val, score_val in scored:
        try:
            idx_in_lists = ids.index(chunk_id_val) 
        except ValueError:
            print(f"Warning: chunk_id '{chunk_id_val}' from search results not found in global 'ids' list. Skipping.")
            continue

        doc_meta = metas[idx_in_lists]
        doc_main_id = doc_meta['id']

        if doc_main_id in seen_doc_main_ids:
            continue

        original_url_from_meta = doc_meta.get('url', '#')

        pdf_gcs_url = "#" 
        pdf_filename_display = "N/A"

        if original_url_from_meta and original_url_from_meta != '#':
            pdf_filename_extracted = os.path.basename(original_url_from_meta)

            if pdf_filename_extracted and pdf_filename_extracted.lower().endswith(".pdf"):
                pdf_gcs_url = f"{GCS_PUBLIC_URL_PREFIX}{pdf_filename_extracted}"
                pdf_filename_display = pdf_filename_extracted 
            elif pdf_filename_extracted: 
                pdf_filename_display = "Source is not a PDF"
            else: 
                 pdf_filename_display = "No source URL"
        else:
            pdf_filename_display = "No source URL"

        hits_output.append({
            "score": score_val,
            "title": doc_meta.get('title', 'N/A'),
            "snippet": raw_chunks[idx_in_lists][:500] + " ...",
            "original_url_meta": original_url_from_meta, 
            "pdf_serve_url": pdf_gcs_url, 
            "pdf_filename_display": pdf_filename_display 
        })
        seen_doc_main_ids.add(doc_main_id)
        if len(hits_output) >= k:
            break

    if not hits_output:
        return "Δεν βρέθηκαν σχετικά αποτελέσματα."

    output_md = f"Βρέθηκαν **{len(hits_output)}** σχετικά αποτελέσματα:\n\n"
    for hit in hits_output:
        output_md += f"### {hit['title']} (Score: {hit['score']:.3f})\n"
        snippet_wrapped = textwrap.fill(hit['snippet'].replace("\n", " "), width=100)
        output_md += f"**Απόσπασμα:** {snippet_wrapped}\n"

        if hit['pdf_serve_url'] and hit['pdf_serve_url'] != '#':
            output_md += f"**Πηγή (PDF):** <a href='{hit['pdf_serve_url']}' target='_blank'>{hit['pdf_filename_display']}</a>\n"
        elif hit['original_url_meta'] and hit['original_url_meta'] != '#':
            output_md += f"**Πηγή (αρχικό από metadata):** [{hit['original_url_meta']}]({hit['original_url_meta']})\n"
        output_md += "---\n"

    return output_md
    print(">>> Ξεκινά έλεγχος 'Sanity Check' της ChromaDB στο Hugging Face Spaces <<<")
try:
    # Ορίζουμε μια νέα, προσωρινή διαδρομή για τη δοκιμαστική βάση
    sanity_db_path_str = "./chroma_db_sanity_check_on_hf"
    sanity_db_path = Path(sanity_db_path_str)

    # Διαγραφή τυχόν προηγούμενης δοκιμαστικής βάσης για καθαρή εκκίνηση
    if sanity_db_path.exists():
        import shutil
        print(f"--- Sanity Check: Deleting existing test DB at {sanity_db_path_str}")
        shutil.rmtree(sanity_db_path_str)

    sanity_db_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    print(f"--- Sanity Check: Created directory for test DB at {sanity_db_path_str}")

    sanity_client = chromadb.PersistentClient(path=str(sanity_db_path.resolve()))
    sanity_collection_name = "my_sanity_test_collection"

    # Προσπάθεια διαγραφής της συλλογής αν υπάρχει από προηγούμενη εκτέλεση
    try:
        print(f"--- Sanity Check: Attempting to delete old sanity collection '{sanity_collection_name}' if it exists...")
        sanity_client.delete_collection(name=sanity_collection_name)
        print(f"--- Sanity Check: Old sanity collection '{sanity_collection_name}' deleted.")
    except Exception as e_delete_coll:
        print(f"--- Sanity Check: Could not delete old sanity collection (maybe it didn't exist): {e_delete_coll}")
        pass 

    print(f"--- Sanity Check: Creating/getting new sanity collection '{sanity_collection_name}'...")
    sanity_col = sanity_client.get_or_create_collection(name=sanity_collection_name)
    print(f"--- Sanity Check: Sanity collection '{sanity_collection_name}' created/retrieved. Initial count: {sanity_col.count()}")

    # Προσθήκη ενός δοκιμαστικού αντικειμένου
    dummy_texts = ["αυτό είναι ένα πολύ απλό δοκιμαστικό κείμενο για έλεγχο"]
    # Χρησιμοποιούμε την υπάρχουσα cls_embed και τα φορτωμένα tok, model
    dummy_embeddings = cls_embed(dummy_texts, tok, model) 
    dummy_ids = ["sanity_test_id_001"]
    dummy_metadatas = [{"source": "internal_sanity_test"}]

    print(f"--- Sanity Check: Adding 1 item to sanity collection...")
    sanity_col.add(
        embeddings=dummy_embeddings.tolist(),
        documents=dummy_texts, # Προαιρετικά, μπορείτε να αποθηκεύσετε και τα documents
        ids=dummy_ids,
        metadatas=dummy_metadatas
    )
    print(f"--- Sanity Check: Added 1 item. New count in sanity collection: {sanity_col.count()}")

    # Εκτέλεση query στο δοκιμαστικό αντικείμενο
    print(f"--- Sanity Check: Querying sanity collection...")
    query_results = sanity_col.query(
        query_embeddings=dummy_embeddings.tolist(), # Query με το ίδιο το embedding
        n_results=1,
        include=["metadatas", "documents", "distances"]
    )
    print(f"--- Sanity Check: Sanity query successful. Result IDs: {query_results['ids']}")
    print(">>> Έλεγχος 'Sanity Check' της ChromaDB ΟΛΟΚΛΗΡΩΘΗΚΕ ΕΠΙΤΥΧΩΣ στο HF Spaces! <<<")

except Exception as e_sanity:
    print(f"!!! Έλεγχος 'Sanity Check' της ChromaDB ΑΠΕΤΥΧΕ στο HF Spaces: {e_sanity}")
    print(f"!!! Πλήρες σφάλμα: {type(e_sanity).__name__}: {str(e_sanity)}")
print("--------------------------------------------------------------------")

# ---------------------- GRADIO INTERFACE -----------------------------------
print("🚀 Launching Gradio Interface for ChatbotVol107...")
iface = gr.Interface(
    fn=hybrid_search_gradio,
    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Γράψε την ερώτησή σου εδώ...", label=f"Ερώτηση προς τον βοηθό (Μοντέλο: {MODEL_NAME.split('/')[-1]}):"),
    outputs=gr.Markdown(label="Απαντήσεις από τα έγγραφα:", rtl=False, sanitize_html=False),
    title=f"🏛️ Ελληνικό Chatbot Υβριδικής Αναζήτησης (ChatbotVol107 - {MODEL_NAME.split('/')[-1]})", 
    description=(f"Πληκτρολογήστε την ερώτησή σας για αναζήτηση. Χρησιμοποιεί το μοντέλο: {MODEL_NAME}.\n"
                 "Τα PDF ανοίγουν από εξωτερική πηγή (Google Cloud Storage) σε νέα καρτέλα."),
    allow_flagging="never",
    examples=[
        ["Ποια είναι τα μέτρα για τον κορονοϊό;", 5],
        ["Πληροφορίες για άδεια ειδικού σκοπού", 3],
        ["Τι προβλέπεται για τις μετακινήσεις εκτός νομού;", 5]
    ],
)

if __name__ == '__main__':
    # Αφού τα PDF εξυπηρετούνται από το GCS, το allowed_paths μπορεί να μην είναι απαραίτητο
    # εκτός αν έχετε άλλα τοπικά στατικά αρχεία (π.χ. εικόνες για το UI) που θέλετε να εξυπηρετήσετε.
    # Αν δεν έχετε, μπορείτε να το αφαιρέσετε ή να βάλετε κενή λίστα: iface.launch(allowed_paths=[])
    # Για τώρα, το αφήνουμε όπως ήταν, σε περίπτωση που χρειάζεται για caching ή άλλα assets.
    iface.launch(allowed_paths=["static_pdfs"]) # Η STATIC_PDF_DIR_NAME ήταν "static_pdfs"