"""
API endpoints для получения AI заключений от GigaAM API
"""
from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional, List, Dict, Any
from sqlalchemy.orm import Session
from apiApp.database import get_db
from apiApp.database.Audio import Audio
from apiApp.database.AiConclusion import AiConclusion
from datetime import datetime
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
ai_conclusion_router = APIRouter()


class AiConclusionRequest(BaseModel):
    """Модель запроса для сохранения AI заключения"""
    filename: str
    transcription: str
    corrected_transcription: str
    analysis: Dict[str, Any]
    segments: Optional[List[Dict[str, Any]]] = []
    processing_time_seconds: Optional[float] = 0


class AiConclusionResponse(BaseModel):
    """Модель ответа"""
    success: bool
    message: Optional[str] = None
    audio_id: Optional[str] = None
    filename: Optional[str] = None
    error: Optional[str] = None


@ai_conclusion_router.post("/conclusion/save", response_model=AiConclusionResponse)
async def save_ai_conclusion(request: AiConclusionRequest, db: Session = Depends(get_db)):
    """
    Сохраняет AI заключение от GigaAM API

    **Параметры:**
    - **filename**: Имя файла (например, "in-xxx.wav")
    - **transcription**: Исходная транскрибация
    - **corrected_transcription**: Исправленная транскрибация
    - **analysis**: Результат анализа (sentiment, topics, summary)
    - **segments**: Сегменты диалога (опционально)
    - **processing_time_seconds**: Время обработки (опционально)
    """
    try:
        logger.info(f"📥 Получено AI заключение для файла: {request.filename}")

        # Находим аудио файл по имени
        audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == request.filename).first()

        if not audio:
            logger.warning(f"⚠️ Файл {request.filename} не найден в БД")
            raise HTTPException(
                status_code=404,
                detail=f'Файл {request.filename} не найден'
            )

        # Проверяем, есть ли уже заключение
        existing_conclusion = db.query(AiConclusion).filter(
            AiConclusion.audio_id == audio.id
        ).first()

        conclusion_data = {
            "transcription": request.transcription,
            "ai_transcription": request.corrected_transcription,
            "conclusion": request.analysis,
            "segments": request.segments,
            "processing_time_seconds": request.processing_time_seconds
        }

        if existing_conclusion:
            # Обновляем существующее заключение
            logger.info(f"🔄 Обновление существующего заключения для {request.filename}")
            existing_conclusion.conclusion = conclusion_data
            existing_conclusion.end_date = datetime.utcnow()
        else:
            # Создаём новое заключение
            logger.info(f"✅ Создание нового заключения для {request.filename}")
            new_conclusion = AiConclusion(
                audio_id=audio.id,
                conclusion=conclusion_data,
                index_date=datetime.utcnow()
            )
            db.add(new_conclusion)

        db.commit()
        logger.info(f"✅ Заключение сохранено для {request.filename}")

        return AiConclusionResponse(
            success=True,
            message='Заключение сохранено',
            audio_id=str(audio.id),
            filename=request.filename
        )

    except HTTPException:
        raise
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Ошибка при сохранении заключения: {e}")
        db.rollback()
        raise HTTPException(
            status_code=500,
            detail=str(e)
        )