package com.zioinfo.signage.ai.service;

import com.zioinfo.signage.ai.learning.LocalLearningStore;
import com.zioinfo.signage.common.ai.ClaudeTextClient;
import com.zioinfo.signage.common.ai.TextAiClient;
import com.zioinfo.signage.common.ai.TextAiClient.GenResult;
import com.zioinfo.signage.config.OllamaClient;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 * AI provider 선택 라우팅(런타임). 평문 텍스트 생성 진입점(알람 원인분석·POS 분류 등). [GUARDiA-SIGNAGE]
 * {@link AiConfigService#provider()} 를 읽어 Claude ↔ Ollama(qwen3/deepseek/glm/기존소형) 를 선택한다.
 *
 * <p><b>선택/폴백 정책</b>:
 * <ul>
 *   <li>provider=claude · 키 설정됨 · AI 활성 → {@link ClaudeTextClient}. 실패(degraded)면 <b>Ollama 자동 폴백</b>(선택모델).</li>
 *   <li>provider=qwen3/deepseek/glm/ollama → 해당 Ollama 텍스트 모델로 generate.</li>
 *   <li>provider=claude 인데 키 미설정 → 곧장 Ollama(폴백모델).</li>
 * </ul>
 * 두 경로 모두 실패 시 {@code GenResult.degraded=true·text=null} → 호출자가 기존 규칙기반 폴백 유지(무회귀).
 * 각 호출은 provider/model/latency/degraded 를 로컬 DuckDB({@link LocalLearningStore})에 best-effort 기록한다.
 *
 * <p>알람/POS 프롬프트는 {@code controller.AiController} 가 본 라우터로 위임한다. 실패 시 컨트롤러가
 * 기존 {@code OllamaClient#chat} 규칙기반 폴백으로 최종 방어(응답 항상 비어있지 않음).
 *
 * <p><b>레퍼런스</b>: GUARDiA OCR {@code ai.service.AiTextRouter} 미러(GLM 경로·DuckDB 추론로그 추가).
 */
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class AiTextRouter implements TextAiClient {

    private final AiConfigService aiConfig;
    private final ClaudeTextClient claudeClient;
    private final OllamaClient ollamaClient;   // 온프레미스 평문 generate
    private final LocalLearningStore learningStore;

    /**
     * 선택된 provider 로 텍스트를 생성한다. Claude 선택·실패 시 Ollama 폴백. 예외를 던지지 않는다.
     */
    @Override
    public GenResult generate(String prompt) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        if (aiConfig.isClaudeActive()) {
            String model = aiConfig.claudeModel();
            GenResult r = claudeClient.generate(prompt, model);
            if (!r.degraded() && r.text() != null && !r.text().isBlank()) {
                logInfer(AiConfigService.PROVIDER_CLAUDE, model, start, false);
                return r;
            }
            // claude 실패/빈응답 → 온프레미스 Ollama 자동 폴백(선택모델).
            log.warn("Claude path degraded -> Ollama fallback");
            return ollamaGenerate(AiConfigService.PROVIDER_CLAUDE, prompt, aiConfig.ollamaTextModel(), start);
        }
        // provider = ollama / qwen3 / deepseek / glm → 해당 Ollama 모델
        return ollamaGenerate(aiConfig.provider(), prompt, aiConfig.ollamaTextModel(), start);
    }

    /** Ollama 평문 generate 를 GenResult 로 래핑(실패 시 degraded) + 추론 로그. */
    private GenResult ollamaGenerate(String provider, String prompt, String model, long start) {
        String txt = ollamaClient.generateText(prompt, model);
        boolean degraded = (txt == null || txt.isBlank());
        logInfer(provider, model, start, degraded);
        return degraded ? new GenResult(null, true) : new GenResult(txt, false);
    }

    private void logInfer(String provider, String model, long start, boolean degraded) {
        try {
            learningStore.recordInfer(provider, model, System.currentTimeMillis() - start, degraded);
        } catch (Exception ignore) {
            // best-effort — 추론 로그 실패가 본업을 막지 않는다.
        }
    }
}
