"""RAG Dokumentensuche - durchsucht die Hausmeister-Wissensbasis (RAGFlow)."""

import json
import urllib.request
import logging

log = logging.getLogger("tools.rag")

RAGFLOW_URL = "http://100.109.101.12:8080/api/v1"
RAGFLOW_TOKEN = "ragflow-test-token-2026"
DATASET_ID = "dc24edda27a311f19fe7fb811de6f016"

TOOLS = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "rag_search",
            "description": (
                "Durchsucht die private Dokumenten-Wissensbasis (>21.000 Dokumente: "
                "Vertraege, Versicherungen, Rente, Finanzamt, Familiendokumente, "
                "Anleitungen, Buecher, persoenliche Unterlagen). "
                "Nutze dieses Tool wenn der User nach einem bestimmten Dokument, "
                "Vertrag, Brief oder persoenlicher Information fragt."
            ),
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {
                        "type": "string",
                        "description": "Suchanfrage: Dokumentname, Thema oder Inhalt. Kurz und praezise, z.B. 'Familienbuch Opa Oma' oder 'Grundsteuer Erklaerung 2024'"
                    },
                    "top_k": {
                        "type": "integer",
                        "description": "Anzahl Ergebnisse (1-10)",
                        "default": 5
                    }
                },
                "required": ["query"]
            },
        },
    },
]

SYSTEM_PROMPT_EXTRA = """RAG DOKUMENTENSUCHE:
Du hast Zugriff auf eine private Wissensbasis mit >21.000 Dokumenten (Vertraege, Versicherungen, Rente, Finanzamt, Familiendokumente, Anleitungen, Buecher, persoenliche Unterlagen).
Nutze rag_search wenn der User nach Dokumenten, Vertraegen, persoenlichen Unterlagen oder Informationen aus seinen Dateien fragt.
Die Suchanfrage sollte kurze Keywords sein, KEINE ganzen Saetze. Beispiele:
- "Familienbuch Opa Oma"
- "Grundsteuer Erklaerung"
- "Nürnberger Versicherung"
- "Allianz Beitraege"
Bei schlechten Ergebnissen: andere Keywords versuchen oder Dokumentnamen direkt suchen."""


def _api_call(path, method="GET", body=None):
    url = f"{RAGFLOW_URL}{path}"
    data = json.dumps(body).encode("utf-8") if body else None
    req = urllib.request.Request(
        url, data=data,
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {RAGFLOW_TOKEN}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        method=method,
    )
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp:
        return json.loads(resp.read())


def handle_rag_search(query: str, top_k: int = 5, **kw):
    if not query or not query.strip():
        return "rag_search: query fehlt."

    top_k = max(1, min(int(top_k or 5), 10))

    try:
        result = _api_call("/retrieval", method="POST", body={
            "question": query,
            "dataset_ids": [DATASET_ID],
            "top_k": 2048,
            "similarity_threshold": 0.1,
            "vector_similarity_weight": 0.3,
        })

        chunks = result.get("data", {}).get("chunks", [])
        if not chunks:
            return f"Keine Ergebnisse fuer '{query}' in der Wissensbasis gefunden."

        seen_docs = set()
        lines = [f"**{len(chunks)} Treffer fuer '{query}'** (Top {top_k}):\n"]

        count = 0
        for c in chunks:
            if count >= top_k:
                break
            doc_name = c.get("document_keyword", c.get("document_name", "?"))
            sim = c.get("similarity", 0)
            content = c.get("content", "")[:400].strip()

            doc_key = doc_name
            if doc_key in seen_docs:
                continue
            seen_docs.add(doc_key)

            lines.append(f"---\n**{count+1}. {doc_name}** (Relevanz: {sim:.0%})")
            if content:
                lines.append(f"```\n{content}\n```")
            count += 1

        return "\n".join(lines)

    except Exception as e:
        log.error("RAG search error: %s", e)
        return f"Fehler bei der Dokumentensuche: {e}"


HANDLERS = {
    "rag_search": handle_rag_search,
}