# app.py

import sqlite3
import numpy as np
import unicodedata
import re
import json
import os
import gradio as gr
import spacy
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import random

# ✅ Cargar modelo de embeddings
modelo = SentenceTransformer("hiiamsid/sentence_similarity_spanish_es")

# ✅ Cargar modelo NLP de spaCy
try:
    nlp = spacy.load("es_core_news_sm")
except:
    from spacy.cli import download
    download("es_core_news_sm")
    nlp = spacy.load("es_core_news_sm")


# ✅ Cargar base SQLite (debe estar en la raíz del repo)
conn = sqlite3.connect("chatbot_fcefn.db", check_same_thread=False)
cursor = conn.cursor()

# ✅ Cargar archivos locales
with open("sinonimos.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    sinonimos = json.load(f)

with open("stopwords.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    stopwords = set(json.load(f))

with open("preguntas_repaso.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    modelos_por_categoria = json.load(f)

# ------------------------------------ 🔧 Utilidades ------------------------------------

def normalizar(texto):
    texto = texto.lower()
    texto = unicodedata.normalize("NFKD", texto).encode("ASCII", "ignore").decode("utf-8")
    texto = re.sub(r"[^\w\s]", "", texto)
    for original, estandar in sinonimos.items():
        texto = re.sub(r'\b' + re.escape(original) + r'\b', estandar, texto)
    texto = re.sub(r"\s+", " ", texto).strip()
    return texto

def extraer_palabras_clave(texto):
    doc = nlp(texto)
    return [
        token.lemma_.lower()
        for token in doc
        if token.is_alpha and
           token.lemma_.lower() not in stopwords and
           token.pos_ in ["NOUN", "PROPN"] and
           len(token.lemma_) > 2
    ]

# ------------------------------------ ✅ Generar y guardar embeddings si no están ------------------------------

def generar_y_guardar_embeddings():
    # Obtener IDs ya con embedding
    cursor.execute("SELECT pregunta_id FROM embeddings")
    existentes = set(row[0] for row in cursor.fetchall())

    # Obtener preguntas con id, question y category (ojo: category, no categoria)
    cursor.execute("SELECT id, question, category FROM faq")
    preguntas = cursor.fetchall()

    n_nuevos = 0
    for pregunta_id, texto, categoria in preguntas:
        if pregunta_id in existentes:
            continue  # Ya tiene embedding

        emb = modelo.encode(texto)
        emb_bytes = emb.astype(np.float32).tobytes()

        # Insertar en embeddings (categoria)
        cursor.execute(
            "INSERT INTO embeddings (pregunta_id, embedding, categoria) VALUES (?, ?, ?)",
            (pregunta_id, emb_bytes, categoria)
        )
        n_nuevos += 1

    conn.commit()
    print(f"Embeddings generados y guardados para {n_nuevos} preguntas nuevas.")

generar_y_guardar_embeddings()

# ------------------------------------ ✅ Cargar datos ------------------------------------

cursor.execute("""
SELECT f.question, f.answer, e.embedding, f.category
FROM faq f JOIN embeddings e ON f.id = e.pregunta_id
""")
rows = cursor.fetchall()

preguntas = [row[0] for row in rows]
respuestas = [row[1] for row in rows]
categorias = [row[3] for row in rows]
embeddings_preguntas = [np.frombuffer(row[2], dtype=np.float32) for row in rows]

# Agrupar por categoría
respuestas_por_categoria = {}
embeddings_por_categoria = {}
categorias_unicas = sorted(set(categorias))

for pregunta, respuesta, emb, cat in zip(preguntas, respuestas, embeddings_preguntas, categorias):
    cat = cat.lower()
    respuestas_por_categoria.setdefault(cat, []).append(respuesta)
    embeddings_por_categoria.setdefault(cat, []).append(emb)


# ================= Precomputados para matching robusto =================
# Preguntas normalizadas (en el mismo orden que `preguntas`)
preguntas_norm = [normalizar(p) for p in preguntas]

# Índices de preguntas por categoría (índices referidos a las listas globales preguntas/respuestas)
indices_por_categoria = {}
for i, cat in enumerate(categorias):
    cat_l = cat.lower()
    indices_por_categoria.setdefault(cat_l, []).append(i)


# ------------------------------------ ✅ Chatbot sin voz ------------------------------------

import difflib

def responder(pregunta_usuario, categoria_usuario, fuente_alternativa):
    if not pregunta_usuario.strip():
        return "<p style='color:red;'>Por favor, escribí una palabra clave.</p>"

    if not categoria_usuario:
        return "<p style='color:red;'>Seleccioná una categoría.</p>"

    categoria = categoria_usuario.lower()
    if categoria not in embeddings_por_categoria:
        return "<p style='color:red;'>Categoría no encontrada.</p>"

    # Normalizado completo del input
    texto_normalizado = normalizar(pregunta_usuario)

    # Extraer palabras clave (seguimos usándolas pero no dependemos exclusivamente de ellas)
    palabras_clave = extraer_palabras_clave(pregunta_usuario)

    # Obtener índices de preguntas de la categoría seleccionada
    idxs_cat = indices_por_categoria.get(categoria, [])
    if not idxs_cat:
        return "<p style='color:red;'>No hay preguntas en esa categoría.</p>"

    # 1) MATCH EXACTO: si la pregunta normalizada coincide exactamente con alguna pregunta en la BD -> devolverla
    for idx in idxs_cat:
        if preguntas_norm[idx] == texto_normalizado:
            return (
                f"<p>🧠 <strong>Coincidencia exacta encontrada:</strong></p>"
                f"<p>📘 <strong>Pregunta:</strong> {preguntas[idx]}<br>"
                f"<strong>Respuesta:</strong><br>{respuestas[idx]}</p>"
            )

    # 2) MATCH POR SUBSTRING / PALABRA con regex en preguntas normalizadas
    for idx in idxs_cat:
        q_norm = preguntas_norm[idx]
        # Si la pregunta del usuario contiene completamente la pregunta de la BD o viceversa
        if texto_normalizado in q_norm or q_norm in texto_normalizado:
            return (
                f"<p>🧠 <strong>Coincidencia por frase encontrada:</strong></p>"
                f"<p>📘 <strong>Pregunta:</strong> {preguntas[idx]}<br>"
                f"<strong>Respuesta:</strong><br>{respuestas[idx]}</p>"
            )
        # Buscar palabras clave (regex límite de palabra)
        for palabra in palabras_clave:
            if re.search(r'\b' + re.escape(normalizar(palabra)) + r'\b', q_norm):
                return (
                    f"<p>🧠 <strong>Coincidencia literal para '{palabra}':</strong></p>"
                    f"<p>📘 <strong>Pregunta:</strong> {preguntas[idx]}<br>"
                    f"<strong>Respuesta:</strong><br>{respuestas[idx]}</p>"
                )

    # 3) MATCH FUZZY (opcional, para capturar pequeñas variantes)
    # Si hay una pregunta muy similar (> 0.94) la devolvemos
    best_ratio = 0.0
    best_idx = None
    for idx in idxs_cat:
        ratio = difflib.SequenceMatcher(None, texto_normalizado, preguntas_norm[idx]).ratio()
        if ratio > best_ratio:
            best_ratio = ratio
            best_idx = idx
    if best_ratio >= 0.94:
        return (
            f"<p>🧠 <strong>Coincidencia aproximada (ratio {best_ratio:.2f}):</strong></p>"
            f"<p>📘 <strong>Pregunta:</strong> {preguntas[best_idx]}<br>"
            f"<strong>Respuesta:</strong><br>{respuestas[best_idx]}</p>"
        )

    # 4) Si no encontramos coincidencia textual, vamos por embeddings:
    # Usar el texto normalizado completo (mejor que solo palabras clave)
    pregunta_proc = texto_normalizado if texto_normalizado else normalizar(" ".join(palabras_clave))
    emb_usuario = modelo.encode(pregunta_proc).reshape(1, -1)

    emb_cat = np.vstack(embeddings_por_categoria[categoria])
    sims = cosine_similarity(emb_usuario, emb_cat)[0]
    mejor_idx_en_cat = np.argmax(sims)
    mejor_sim = sims[mejor_idx_en_cat]

    # mapear mejor_idx_en_cat (índice relativo en embeddings_por_categoria[categoria]) a índice global
    # Primero reconstruimos la lista de índices para esa categoría en el mismo orden que embeddings_por_categoria
    # (cuando creaste embeddings_por_categoria lo añadiste en el mismo orden que rows; asumimos coincidencia)
    # Una forma robusta: obtener lista de índices globales para la categoría (idxs_cat) y usar mejor_idx_en_cat como posición en esa lista
    if mejor_idx_en_cat < len(idxs_cat):
        idx_global = idxs_cat[mejor_idx_en_cat]
    else:
        # fallback (no debería ocurrir)
        idx_global = idxs_cat[0]

    if mejor_sim < 0.5:
        busqueda = re.sub(r"\s+", "+", pregunta_usuario.strip())
        link = f"https://www.google.com/search?q={busqueda}" if fuente_alternativa == "Google" else f"https://www.youtube.com/results?search_query={busqueda}"
        return f"No encontré una respuesta clara.<br>Consultá en <a href='{link}' target='_blank'>{fuente_alternativa}</a>"

    return (
        f"<p>🧠 <strong>Palabras clave detectadas:</strong> {' '.join(palabras_clave) if palabras_clave else '(ninguna)'}</p>"
        f"<p>📘 <strong>Respuesta (sim {mejor_sim:.3f}):</strong><br>{respuestas[idx_global]}</p>"
    )


# ------------------------------------ ✅ Repaso de conceptos ------------------------------------

def mostrar_pregunta_por_categoria(categoria):
    if categoria not in modelos_por_categoria:
        return "Categoría no encontrada", [], "", ""
    pregunta = random.choice(modelos_por_categoria[categoria])
    return pregunta["pregunta"], pregunta["opciones"], pregunta["respuesta"], categoria

def verificar_respuesta_cat(pregunta_usuario, opciones, respuesta_correcta, seleccion_usuario, categoria_actual):
    if not seleccion_usuario:
        return "<p style='color:red;'>Seleccioná una opción para continuar.</p>"
    if seleccion_usuario == respuesta_correcta:
        return "<p style='color:green;'>✅ ¡Correcto!</p>"
    else:
        return f"<p style='color:red;'>❌ Incorrecto. La respuesta correcta es: <strong>{respuesta_correcta}</strong></p>"

# ------------------------------------ ✅ Interfaces Gradio ------------------------------------

chatbot = gr.Interface(
    fn=responder,
    inputs=[
        gr.Textbox(lines=2, label="Tu pregunta"),
        gr.Dropdown(choices=categorias_unicas, label="Seleccioná la categoría"),
        gr.Dropdown(choices=["Google", "YouTube"], label="Buscar en otra fuente si no se encuentra")
    ],
    outputs=gr.HTML(label="Respuesta del chatbot"),
    title="CHATBOT DE FCEFN",
    description="🧠 Ingresá una pregunta o palabra clave teórica de las asignaturas. Seleccioná categoría. Si no se encuentra una respuesta clara, se sugiere una fuente externa.",
    theme="soft"
)

def interfaz_parciales_cat():
    categorias_disponibles = list(modelos_por_categoria.keys())
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("### 🎯 Preguntas Multiple Choice para repaso")
        with gr.Row():
            selector_categoria = gr.Dropdown(choices=categorias_disponibles, label="Elegí una categoría", value=categorias_disponibles[0])
            boton_nueva = gr.Button("Siguiente pregunta")

        pregunta = gr.Textbox(label="Pregunta", interactive=False)
        opciones_radio = gr.Radio(choices=[""], label="Elegí una opción")
        resultado = gr.HTML()

        estado_respuesta = gr.State()
        estado_categoria = gr.State()

        def cargar_pregunta(categoria):
            p, opciones, r, c = mostrar_pregunta_por_categoria(categoria)
            return p, gr.update(choices=opciones, value=None), r, c, "", None

        def manejar_verificacion(p, o, r, s, c):
            return verificar_respuesta_cat(p, o, r, s, c)

        boton_nueva.click(
            fn=cargar_pregunta,
            inputs=[selector_categoria],
            outputs=[pregunta, opciones_radio, estado_respuesta, estado_categoria, resultado, opciones_radio]
        )

        opciones_radio.change(
            fn=manejar_verificacion,
            inputs=[pregunta, opciones_radio, estado_respuesta, opciones_radio, estado_categoria],
            outputs=resultado
        )

    return demo

# ✅ Interfaz final con pestañas
app = gr.TabbedInterface(
    [chatbot, interfaz_parciales_cat()],
    tab_names=["Consultar Conceptos", "Repasar Conceptos"]
)

# ✅ Lanzamiento en Hugging Face
if __name__ == "__main__":
    app.launch()