from datetime import datetime, timezone

from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Integer, String, Text
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column

from db.base import Base


def _utcnow() -> datetime:
    return datetime.now(timezone.utc)


class EvalRun(Base):
    """Прогон регрессионного eval-набора (Спринт 8a).

    Сейчас единственный поддерживаемый suite — `router`: одношаговая классификация
    реплик пациента. Прогон фиксирует активную версию роутера на момент старта
    (`router_config_id`), чтобы в UI можно было сравнивать прогоны между версиями.

    Кейсы-расхождения хранятся в `eval_run_cases`. Полный список pass+fail не
    хранится — только статистика; кэш ответов LLM лежит в `eval_router_predictions`.
    """
    __tablename__ = "eval_runs"

    id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    suite: Mapped[str] = mapped_column(String(50), nullable=False)
    router_config_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
        ForeignKey("agent_configs.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True, index=True
    )
    min_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=2)
    status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False, default="running")
    total: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
    passed: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
    failed: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
    cache_hits: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
    error_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
    started_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=_utcnow, nullable=False)
    finished_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True), nullable=True)


class EvalRunCase(Base):
    """Один кейс прогона (pass или fail).

    Хранятся все кейсы — нужно для UI «таблица кейсов с фильтром pass/fail» и
    для diff vs предыдущего прогона.
    """
    __tablename__ = "eval_run_cases"

    id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    run_id: Mapped[int] = mapped_column(
        ForeignKey("eval_runs.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True
    )
    text: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
    expected_intent: Mapped[str] = mapped_column(String(50), nullable=False)
    predicted_intent: Mapped[str] = mapped_column(String(50), nullable=False)
    count_weight: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=1)
    is_pass: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=True)


class EvalRouterPrediction(Base):
    """Кэш LLM-предсказаний роутера: ключ (text_hash, router_config_id) → predicted_intent.

    Сильно ускоряет повторные прогоны на той же версии роутера — LLM не дёргаем,
    берём результат из кэша. При активации новой версии `_router` кэш для неё
    пуст и первый прогон долгий.
    """
    __tablename__ = "eval_router_predictions"

    id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    text_hash: Mapped[str] = mapped_column(String(64), nullable=False, index=True)
    router_config_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
        ForeignKey("agent_configs.id", ondelete="CASCADE"), nullable=True, index=True
    )
    predicted_intent: Mapped[str] = mapped_column(String(50), nullable=False)
    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=_utcnow, nullable=False)