from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Dict
from Embedder.E5_Embeddedr import E5_Embeddedr
from Models.Utils import *
from Models.Prompts import *
from OLAP_Conn.DuckConn import DuckConn
from RAG.RAG_Retrival import RAG_Retrival
import sys
from contextlib import asynccontextmanager




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####----------------PARAMETER CLASSES-----------------
######################################################


class Message(BaseModel):
    role: str
    content: str

class ModelParameter(BaseModel):
    model: str
    max_token: int
    temperature: float

######################################################
####-------------------DEFINATIONS--------------------
######################################################

PATH_DUCK =  "Data.duckdb"
db = None
model = None
embedder =None
rag_retriv = None



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####-----------------STARTUP EVENTS-------------------
######################################################



@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    global db,  embedder
    db = DuckConn(PATH_DUCK)
    embedder = E5_Embeddedr()
    yield  

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

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####--------------------ROUTES----------------------
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@app.post("/chat")
async def chat(messages: List[Message],parameters:ModelParameter):
    model = get_specific_model(parameters.model)
    model.set_config(temperature=parameters.temperature,max_tokens=parameters.max_token)
    rag_retriv = RAG_Retrival(db, model, embedder)


    # Convert Pydantic objects to dict
    messages_data = [msg.model_dump() for msg in messages]
    
    prompt =  messages_data[0]['content']

    relevant_queures= rag_retriv.query_relevant(prompt)
    relevant_queures = ''.join(relevant_queures)
    final_queury = [message_user(final_prompt(prompt,relevant_queures))]
    model_answer = model.send_message(final_queury)


    return {"status": "success", "response": model_answer}