import os
from dotenv import load_dotenv
import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
import pandas as pd
from typing import List, Tuple
import json
from datetime import datetime
from datasets import load_dataset

try:
    medical_datasets = {
        'all_processed': load_dataset("lavita/medical-qa-datasets", "all-processed"),
        'icliniq': load_dataset("lavita/medical-qa-datasets", "chatdoctor-icliniq"),
        'healthcaremagic': load_dataset("lavita/medical-qa-datasets", "chatdoctor_healthcaremagic")
    }
    print("의료 데이터셋 로드 완료")
except Exception as e:
    print(f"의료 데이터셋 로드 실패: {e}")
    medical_datasets = None

# 환경 변수 설정
HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")

# LLM Models Definition
LLM_MODELS = {
    "Cohere c4ai-crp-08-2024": "CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024",  # Default
    "Meta Llama3.3-70B": "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"    # Backup model
}

class ChatHistory:
    def __init__(self):
        self.history = []
        self.history_file = "/tmp/chat_history.json"
        self.load_history()

    def add_conversation(self, user_msg: str, assistant_msg: str):
        conversation = {
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "messages": [
                {"role": "user", "content": user_msg},
                {"role": "assistant", "content": assistant_msg}
            ]
        }
        self.history.append(conversation)
        self.save_history()

    def format_for_display(self):
        # Gradio Chatbot 컴포넌트에 맞는 형식으로 변환
        formatted = []
        for conv in self.history:
            formatted.append([
                conv["messages"][0]["content"],  # user message
                conv["messages"][1]["content"]   # assistant message
            ])
        return formatted

    def get_messages_for_api(self):
        # API 호출을 위한 메시지 형식
        messages = []
        for conv in self.history:
            messages.extend([
                {"role": "user", "content": conv["messages"][0]["content"]},
                {"role": "assistant", "content": conv["messages"][1]["content"]}
            ])
        return messages

    def clear_history(self):
        self.history = []
        self.save_history()

    def save_history(self):
        try:
            with open(self.history_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(self.history, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        except Exception as e:
            print(f"히스토리 저장 실패: {e}")

    def load_history(self):
        try:
            if os.path.exists(self.history_file):
                with open(self.history_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
                    self.history = json.load(f)
        except Exception as e:
            print(f"히스토리 로드 실패: {e}")
            self.history = []


# 전역 ChatHistory 인스턴스 생성
chat_history = ChatHistory()

def get_client(model_name="Cohere c4ai-crp-08-2024"):
    try:
        return InferenceClient(LLM_MODELS[model_name], token=HF_TOKEN)
    except Exception:
        return InferenceClient(LLM_MODELS["Meta Llama3.3-70B"], token=HF_TOKEN)

def analyze_file_content(content, file_type):
    """Analyze file content and return structural summary"""
    if file_type in ['parquet', 'csv']:
        try:
            lines = content.split('\n')
            header = lines[0]
            columns = header.count('|') - 1
            rows = len(lines) - 3
            return f"📊 데이터셋 구조: {columns}개 컬럼, {rows}개 데이터"
        except:
            return "❌ 데이터셋 구조 분석 실패"
    
    lines = content.split('\n')
    total_lines = len(lines)
    non_empty_lines = len([line for line in lines if line.strip()])
    
    if any(keyword in content.lower() for keyword in ['def ', 'class ', 'import ', 'function']):
        functions = len([line for line in lines if 'def ' in line])
        classes = len([line for line in lines if 'class ' in line])
        imports = len([line for line in lines if 'import ' in line or 'from ' in line])
        return f"💻 코드 구조: {total_lines}줄 (함수: {functions}, 클래스: {classes}, 임포트: {imports})"
    
    paragraphs = content.count('\n\n') + 1
    words = len(content.split())
    return f"📝 문서 구조: {total_lines}줄, {paragraphs}단락, 약 {words}단어"

def read_uploaded_file(file):
    if file is None:
        return "", ""
    try:
        file_ext = os.path.splitext(file.name)[1].lower()
        
        if file_ext == '.parquet':
            df = pd.read_parquet(file.name, engine='pyarrow')
            content = df.head(10).to_markdown(index=False)
            return content, "parquet"
        elif file_ext == '.csv':
            encodings = ['utf-8', 'cp949', 'euc-kr', 'latin1']
            for encoding in encodings:
                try:
                    df = pd.read_csv(file.name, encoding=encoding)
                    content = f"📊 데이터 미리보기:\n{df.head(10).to_markdown(index=False)}\n\n"
                    content += f"\n📈 데이터 정보:\n"
                    content += f"- 전체 행 수: {len(df)}\n"
                    content += f"- 전체 열 수: {len(df.columns)}\n"
                    content += f"- 컬럼 목록: {', '.join(df.columns)}\n"
                    content += f"\n📋 컬럼 데이터 타입:\n"
                    for col, dtype in df.dtypes.items():
                        content += f"- {col}: {dtype}\n"
                    null_counts = df.isnull().sum()
                    if null_counts.any():
                        content += f"\n⚠️ 결측치:\n"
                        for col, null_count in null_counts[null_counts > 0].items():
                            content += f"- {col}: {null_count}개 누락\n"
                    return content, "csv"
                except UnicodeDecodeError:
                    continue
            raise UnicodeDecodeError(f"❌ 지원되는 인코딩으로 파일을 읽을 수 없습니다 ({', '.join(encodings)})")
        else:
            encodings = ['utf-8', 'cp949', 'euc-kr', 'latin1']
            for encoding in encodings:
                try:
                    with open(file.name, 'r', encoding=encoding) as f:
                        content = f.read()
                    return content, "text"
                except UnicodeDecodeError:
                    continue
            raise UnicodeDecodeError(f"❌ 지원되는 인코딩으로 파일을 읽을 수 없습니다 ({', '.join(encodings)})")
    except Exception as e:
        return f"❌ 파일 읽기 오류: {str(e)}", "error"

def get_medical_context(query):
    """의료 데이터셋에서 관련 정보 검색"""
    if medical_datasets is None:
        return ""
    
    try:
        relevant_info = []
        
        # 각 데이터셋에서 관련 정보 검색
        for dataset_name, dataset in medical_datasets.items():
            for item in dataset['train']:
                # 질문과 답변에서 관련 정보 검색
                if 'question' in item and query.lower() in item['question'].lower():
                    relevant_info.append(f"Q: {item['question']}\nA: {item['answer']}")
                elif 'answer' in item and query.lower() in item['answer'].lower():
                    relevant_info.append(f"Q: {item['question']}\nA: {item['answer']}")
                
                if len(relevant_info) >= 3:  # 최대 3개까지만 수집
                    break
        
        if relevant_info:
            return "\n\n의료 참고 정보:\n" + "\n---\n".join(relevant_info[:3])
        return ""
    except Exception as e:
        print(f"의료 데이터 검색 오류: {e}")
        return ""


SYSTEM_PREFIX = """저는 의학 전문 AI 어시스턴트 'GiniGEN Medical'입니다. 
전문 의료 데이터베이스를 기반으로 다음과 같은 전문성을 가지고 소통하겠습니다:

1. 🏥 일반적인 의학 정보 제공
2. 🔬 증상 및 질병 관련 설명
3. 🧬 건강 관리 조언
4. 📊 의학 연구 데이터 해석
5. ⚕️ 예방 의학 정보

다음 원칙으로 소통하겠습니다:
1. 🤝 신뢰할 수 있는 의학 정보 제공
2. 💡 이해하기 쉬운 의학 설명
3. 🎯 개인별 맞춤 건강 정보
4. ⚠️ 의료 면책조항 준수
5. ✨ 과학적 근거 기반 조언

중요 고지사항:
- 이는 일반적인 정보 제공 목적이며, 전문 의료 상담을 대체할 수 없습니다.
- 긴급한 의료 상황이나 심각한 증상의 경우 즉시 의료진을 찾아주세요.
- 모든 치료 결정은 반드시 담당 의료진과 상담 후 결정하시기 바랍니다."""

def chat(message, history, uploaded_file, system_message="", max_tokens=4000, temperature=0.7, top_p=0.9):
    if not message:
        return "", history

    try:
        # PharmKG 컨텍스트 추가
        pharmkg_context = get_medical_context(message)  # 함수명만 변경        

        system_message = SYSTEM_PREFIX + system_message + pharmkg_context

        # 파일 업로드 처리
        if uploaded_file:
            content, file_type = read_uploaded_file(uploaded_file)
            if file_type == "error":
                error_message = content
                chat_history.add_conversation(message, error_message)
                return "", history + [[message, error_message]]
            
            file_summary = analyze_file_content(content, file_type)
            
            if file_type in ['parquet', 'csv']:
                system_message += f"\n\n파일 내용:\n```markdown\n{content}\n```"
            else:
                system_message += f"\n\n파일 내용:\n```\n{content}\n```"
                
            if message == "파일 분석을 시작합니다...":
                message = f"""[파일 구조 분석] {file_summary}
다음 관점에서 도움을 드리겠습니다:
1. 📋 전반적인 내용 파악
2. 💡 주요 특징 설명
3. 🎯 실용적인 활용 방안
4. ✨ 개선 제안
5. 💬 추가 질문이나 필요한 설명"""

        # 메시지 처리
        messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
        
        # 이전 대화 히스토리 추가
        if history:
            for user_msg, assistant_msg in history:
                messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
                messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_msg})
        
        messages.append({"role": "user", "content": message})

        # API 호출 및 응답 처리
        client = get_client()
        partial_message = ""
        
        for msg in client.chat_completion(
            messages,
            max_tokens=max_tokens,
            stream=True,
            temperature=temperature,
            top_p=top_p,
        ):
            token = msg.choices[0].delta.get('content', None)
            if token:
                partial_message += token
                current_history = history + [[message, partial_message]]
                yield "", current_history

        # 완성된 대화 저장
        chat_history.add_conversation(message, partial_message)
        
    except Exception as e:
        error_msg = f"❌ 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
        chat_history.add_conversation(message, error_msg)
        yield "", history + [[message, error_msg]]

with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", title="GiniGEN 🤖") as demo:
    # 기존 히스토리 로드
    initial_history = chat_history.format_for_display()
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=2):
            chatbot = gr.Chatbot(
                value=initial_history,  # 저장된 히스토리로 초기화
                height=600, 
                label="대화창 💬",
                show_label=True
            )    


            msg = gr.Textbox(
                label="메시지 입력",
                show_label=False,
                placeholder="무엇이든 물어보세요... 💭",
                container=False
            )
            with gr.Row():
                clear = gr.ClearButton([msg, chatbot], value="대화내용 지우기")
                send = gr.Button("보내기 📤")
        
        with gr.Column(scale=1):
            gr.Markdown("### GiniGEN Medi 🤖 [파일 업로드] 📁\n지원 형식: 텍스트, 코드, CSV, Parquet 파일")
            file_upload = gr.File(
                label="파일 선택",
                file_types=["text", ".csv", ".parquet"],
                type="filepath"
            )
            
            with gr.Accordion("고급 설정 ⚙️", open=False):
                system_message = gr.Textbox(label="시스템 메시지 📝", value="")
                max_tokens = gr.Slider(minimum=1, maximum=8000, value=4000, label="최대 토큰 수 📊")
                temperature = gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.7, label="창의성 수준 🌡️")
                top_p = gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0.9, label="응답 다양성 📈")


    gr.Examples(
        examples=[
            ["일반적인 건강 관리 조언을 해주세요. 🏥"],
            ["고혈압 증상에 대해 설명해주세요. 🔬"],
            ["건강한 생활습관에 대해 알려주세요. 💪"],
            ["코로나19 예방수칙을 알려주세요. 🦠"],
            ["스트레스 관리 방법을 추천해주세요. 🧘‍♀️"],
        ],
        inputs=msg,
)
    # 대화내용 지우기 버튼에 히스토리 초기화 기능 추가
    def clear_chat():
        chat_history.clear_history()
        return None, None

    # 이벤트 바인딩
    msg.submit(
        chat,
        inputs=[msg, chatbot, file_upload, system_message, max_tokens, temperature, top_p],
        outputs=[msg, chatbot]
    )

    send.click(
        chat,
        inputs=[msg, chatbot, file_upload, system_message, max_tokens, temperature, top_p],
        outputs=[msg, chatbot]
    )

    clear.click(
        clear_chat,
        outputs=[msg, chatbot]
    )

    # 파일 업로드시 자동 분석
    file_upload.change(
        lambda: "파일 분석을 시작합니다...",
        outputs=msg
    ).then(
        chat,
        inputs=[msg, chatbot, file_upload, system_message, max_tokens, temperature, top_p],
        outputs=[msg, chatbot]
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()