"""벡터 임베딩 워커 — GPU 서버 bge-m3 호출 (doc-level recall vector)

## 구조 원칙 (영구)

doc-level embedding 은 "요약 벡터" (recall 담당). chunk-level embedding (chunk_worker)
이 precision 을 담당하는 hybrid 구조 (`retrieval_service._search_vector_docs` 참조).

**본문 일부를 임베딩 입력으로 쓰면 안 된다**. 500k자 교재의 앞 6000자는 표지+목차 —
임베딩 품질이 쓰레기가 된다. 대신 AI 가 이미 생성한 `ai_summary` 를 중심으로 한
metadata (title + summary + tags) 를 입력으로 사용한다.

이 선택의 이점:
- 입력 길이 ~1500자 이하 → Ollama 기본 context 안전 (num_ctx 조정 불필요)
- AI 요약은 "전체 문서의 압축 의미" → doc-level 역할에 정확히 부합
- 태그는 상위 semantic signal → noise 없음
"""

import re
from datetime import datetime, timezone

from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

from ai.client import AIClient
from core.utils import setup_logger
from models.document import Document

logger = setup_logger("embed_worker")

# ─── 품질 가드 상수 ──────────────────────────────────
MIN_SUMMARY_CHARS = 50       # 너무 짧은 요약은 저품질 — 본문 fallback 사용
MAX_TAGS = 5                 # 상위 N개만 (과도한 태그는 임베딩 노이즈)
FALLBACK_PREFIX_CHARS = 800  # ai_summary 누락/저품질 시 본문 프리픽스
TOC_MAX_SKIP_RATIO = 3       # 전체 텍스트의 1/N 초과 스킵 금지
TOC_MIN_SIGNALS = 2          # 강한 신호 N개 이상일 때만 발동
PARA_MIN_CHARS = 100         # 서술형 문단 최소 길이
PARA_MAX_SYMBOL_RATIO = 0.3  # 숫자/기호 밀도 상한

EMBED_MODEL_VERSION = "bge-m3"

# ─── ToC 패턴 ────────────────────────────────────────
_RE_TOC_HEADING = re.compile(r"(?m)^[\s]*목\s*차[\s]*$")
_RE_DOTTED_LEADER = re.compile(r"[.·…]{3,}\s*\d+")
_RE_CHAPTER_PAGE = re.compile(r"(?m)^[\s]*제\s*\d+\s*[장절편]\b.*\d+\s*$")


def _find_toc_end(text: str) -> int:
    """목차 영역 끝 위치를 보수적으로 탐지.

    강한 신호 2개 이상 동시 충족 시에만 발동.
    스킵 상한: 전체 텍스트의 1/TOC_MAX_SKIP_RATIO.
    """
    max_pos = len(text) // TOC_MAX_SKIP_RATIO
    signals = 0
    toc_end = 0

    # 신호 A: "목차" 헤딩
    m = _RE_TOC_HEADING.search(text[:max_pos])
    if m:
        signals += 1
        toc_end = max(toc_end, m.end())

    # 신호 B: dotted leaders + 숫자 (3줄 이상 연속)
    leaders = list(_RE_DOTTED_LEADER.finditer(text[:max_pos]))
    if len(leaders) >= 3:
        signals += 1
        toc_end = max(toc_end, leaders[-1].end())

    # 신호 C: "제N장/절" + 페이지번호 (3줄 이상)
    chapters = list(_RE_CHAPTER_PAGE.finditer(text[:max_pos]))
    if len(chapters) >= 3:
        signals += 1
        toc_end = max(toc_end, chapters[-1].end())

    if signals < TOC_MIN_SIGNALS:
        return 0

    return min(toc_end, max_pos)


def _is_substantive(paragraph: str) -> bool:
    """서술형 문단인지 판별 (표/목록/깨진 OCR 제외)."""
    if len(paragraph) < PARA_MIN_CHARS:
        return False
    # 마침표 포함 (서술문)
    if "다." not in paragraph and "." not in paragraph:
        return False
    # 숫자/특수문자 밀도 체크
    non_text = sum(1 for c in paragraph if c.isdigit() or c in "·•–-|/\\()[]{}=+*#<>")
    if non_text / len(paragraph) > PARA_MAX_SYMBOL_RATIO:
        return False
    return True


def _find_substantive_text(text: str) -> str | None:
    """ToC 스킵 후 첫 서술형 문단을 찾아 반환."""
    toc_end = _find_toc_end(text)
    candidate = text[toc_end:] if toc_end > 0 else text

    for para in candidate.split("\n\n"):
        stripped = para.strip()
        if _is_substantive(stripped):
            return stripped[:FALLBACK_PREFIX_CHARS]

    return None


def _build_embed_input(doc: Document) -> str:
    """doc-level recall vector 용 metadata 입력 빌더.

    Returns:
        임베딩 모델에 보낼 문자열. 평균 ~500~1500자.

    품질 가드:
    - ai_summary 가 MIN_SUMMARY_CHARS 미만이면 저품질로 보고 본문 fallback
    - tags 는 상위 MAX_TAGS 개만 (과도한 태그는 임베딩에 노이즈)
    - ai_domain 은 현 단계에서 제외 (taxonomy 품질이 안정화될 때까지)
    """
    parts = [f"제목: {(doc.title or '').strip()}"]

    summary = (doc.ai_summary or "").strip()
    use_summary = len(summary) >= MIN_SUMMARY_CHARS
    if use_summary:
        parts.append(f"요약: {summary}")

    # tags: 리스트면 상위 MAX_TAGS, 문자열이면 그대로 (이상 케이스)
    if doc.ai_tags:
        if isinstance(doc.ai_tags, list):
            tags_list = [str(t).strip() for t in doc.ai_tags[:MAX_TAGS] if t]
            tags_str = ", ".join(tags_list)
        else:
            tags_str = str(doc.ai_tags)
        if tags_str:
            parts.append(f"키워드: {tags_str}")

    # ai_summary 품질 미달 시 본문 fallback (ToC 회피 + 서술형 문단 우선)
    if not use_summary and doc.extracted_text:
        substantive = _find_substantive_text(doc.extracted_text)
        if substantive:
            parts.append(f"본문: {substantive}")
        else:
            # 서술형 문단 못 찾으면 기존 fallback
            parts.append(f"본문: {doc.extracted_text[:FALLBACK_PREFIX_CHARS]}")

    return "\n".join(p for p in parts if p).strip()


async def process(document_id: int, session: AsyncSession) -> None:
    """문서 벡터 임베딩 생성 (doc-level recall vector)"""
    doc = await session.get(Document, document_id)
    if not doc:
        raise ValueError(f"문서 ID {document_id}를 찾을 수 없음")

    embed_input = _build_embed_input(doc)

    if not embed_input:
        logger.warning(f"[임베딩] document_id={document_id}: 빈 입력, 스킵")
        return

    client = AIClient()
    try:
        vector = await client.embed(embed_input)
        doc.embedding = vector
        doc.embed_model_version = EMBED_MODEL_VERSION
        doc.embedded_at = datetime.now(timezone.utc)
        logger.info(
            f"[임베딩] document_id={document_id}: {len(vector)}차원 벡터 "
            f"(input_len={len(embed_input)}, has_summary={bool(doc.ai_summary)})"
        )
    finally:
        await client.close()