# app/main.py

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import Union
from fastapi.responses import RedirectResponse
from .predictor import Predictor

description_md = """
### Microservice Phát hiện Tin đăng Lừa đảo 🛡️

API này sử dụng mô hình **PhoBERT** đã được fine-tune để thực hiện các chức năng sau:

1.  **Tiền xử lý văn bản tiếng Việt** bằng VnCoreNLP để tách từ.
2.  **Dự đoán khả năng lừa đảo** của tin đăng dựa trên tiêu đề và nội dung.
3.  **Trả về điểm số lừa đảo (scam_score)** và kết quả phân loại.

_API được xây dựng với FastAPI và triển khai trên Hugging Face Spaces._
"""

app = FastAPI(
    title="Scam Detector API",
    description=description_md,
    version="1.0.0"
)

# --- 1. Định nghĩa cấu trúc dữ liệu Input và Output ---

# Dữ liệu mà API sẽ nhận vào
class ListingRequest(BaseModel):
    listing_id: Union[str, int, None] = None
    title: str
    content: str


# Dữ liệu mà API sẽ trả về
class PredictionResponse(BaseModel):
    scam_score: float
    is_scam: bool
    version: str


# --- 2. Khởi tạo ứng dụng FastAPI và tải model ---

app = FastAPI(
    title="Scam Detection API",
    description="API để phát hiện tin đăng lừa đảo sử dụng PhoBERT",
    version="1.0.0"
)

# Tải model MỘT LẦN khi ứng dụng khởi động
# Điều này giúp tránh việc tải lại model cho mỗi request, tiết kiệm thời gian và bộ nhớ.
predictor = Predictor()


# --- 3. Định nghĩa Endpoint ---

@app.get("/", include_in_schema=False)
async def root():
    """
    Tự động chuyển hướng từ trang gốc đến trang tài liệu API.
    """
    return RedirectResponse(url="/docs")


@app.post("/predict/", response_model=PredictionResponse)
def predict_scam(request: ListingRequest):
    """
    Nhận dữ liệu tin đăng và trả về dự đoán lừa đảo.
    """
    # Gọi hàm predict từ class Predictor đã được tải
    prediction_result = predictor.predict(title=request.title, content=request.content)

    return prediction_result