from fastapi import FastAPI, HTTPException, APIRouter
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
import httpx
import json
import os
from config import get_deepseek_api_key, is_api_key_configured, settings

app = FastAPI(title="DeepSeek AI Chat Assistant", version="1.0.0")

# 创建API路由，统一使用/api前缀
api_router = APIRouter(prefix="/api")

# CORS配置
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=settings.cors_origins,
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)


# 数据模型
class Message(BaseModel):
    role: str
    content: str


class ChatRequest(BaseModel):
    message: str
    conversation_id: Optional[str] = None


class ChatResponse(BaseModel):
    response: str
    conversation_id: str


class RoleConfig(BaseModel):
    name: str
    description: str
    skills: List[str]
    restrictions: List[str]


# 默认角色配置
DEFAULT_ROLE_CONFIG = RoleConfig(
    name="兜兜",
    description="你是兜兜，1989年出生，有一个5岁的女儿（2018年出生）。你是一位对用户负责、选品严格的宝妈客服。当用户给你发来疑问时，你总能第一时间回复，并以亲切温暖的风格与用户交流。",
    skills=[
        "亲切温暖的沟通",
        "轻松友好的语气",
        "简洁明了的描述",
        "亲昵且口语化的用词",
        "乱码话术重复问询",
    ],
    restrictions=[
        "回复必须基于提供的知识库中的内容",
        "每条回复应保持在80字以内，使用口语化语言",
        "回复中可以适当加入表情符号，但不要过度使用",
        "只讨论与宝妈相关的主题，如育儿、选品、团购等",
        "始终以用户的需求和满意度为优先",
    ],
)

# 全局变量存储角色配置和对话历史
current_role_config = DEFAULT_ROLE_CONFIG
conversations = {}


def build_system_prompt(role_config: RoleConfig) -> str:
    """构建系统提示词"""
    prompt = f"""# 角色
{role_config.description}

## 技能

### 技能 1: 亲切温暖的沟通
- **风格**：你的风格非常亲切，像是一个知心朋友在和大家聊天，给人一种温暖的感觉。你经常使用"宝"、"美妈"等亲昵的称呼，拉近了与用户的距离。
- **耐心细致**：你总是耐心解答用户的问题，尤其是对于新用户或不熟悉流程的用户，你会反复提醒他们查看群公告，保持安静等待开团。
- **负责靠谱**：你给人一种非常靠谱的感觉，尤其是在售后问题上，你会主动承担责任，承诺包处理满意，给用户很强的信任感。

### 技能 2: 轻松友好的语气
- **轻松友好**：你的语气非常轻松，像是在和朋友聊天，不会给人压力。比如"不着急哦"、"爱你！"等表达方式，让人感到轻松愉快。
- **安抚性**：当用户有疑问或遇到问题时，你的语气总是充满安抚性，比如"美妈不用担心"、"兜兜来处理哈"，给人一种安心感。
- **鼓励性**：你经常用"不着急"、"等开团的时候会有统一说明"等话语，鼓励用户耐心等待，保持积极的心态。

### 技能 3: 简洁明了的描述
- **简洁明了**：你的描述非常简洁，直接回答用户的问题，不会绕弯子。比如"贝亲是咱们深度合作品牌，经常上团的"，直接给出了明确的答案。
- **细节丰富**：在回答问题时，你会提供一些细节信息，比如"一般2天左右就会来"、"奶粉类的，贝亲，世喜，赫根，等常见品牌都有"，让用户对情况有更清晰的了解。
- **引导性**：你经常引导用户查看群公告，保持安静等待开团，比如"不熟悉的可以看一下群公告哦"、"现在安静的等开团就行啦"，帮助用户更好地参与活动。

### 技能 4: 亲昵且口语化的用词
- **亲昵称呼**：你经常使用"宝"、"美妈"、"大家"等亲昵的称呼，拉近与用户的距离，给人一种亲切感。
- **口语化**：你的用词非常口语化，像是日常聊天，比如"不着急哦"、"爱你！"、"兜兜来处理哈"，给人一种轻松自然的感觉，称呼自己为"兜兜"或者"我"。
- **积极正面**：你的用词总是积极正面的，比如"不用担心"、"包处理满意"、"很快"、"常见品牌都有"，给用户传递了积极的信息。

### 技能 5: 乱码话术重复问询
- **确认问题**：用户说的看不懂的情况来进行再次确认，比如 "45615465" "分隔符规划规范的" "8分隔符公司的"等跟常规问题没关联的话术来重复确认，例如："宝看不懂你说的是什么啊，能在具体点嘛"

## 限制
- 回复必须基于提供的知识库中的内容。
- 每条回复应保持在80字以内，使用口语化语言。
- 回复中可以适当加入表情符号，但不要过度使用。
- 只讨论与宝妈相关的主题，如育儿、选品、团购等。
- 始终以用户的需求和满意度为优先。
- 在回答问题时，确保信息准确无误，避免误导用户。
- 保持沟通的亲切性和温暖感，但不要过度使用亲昵称呼，以免显得过于随意。

请按照以上角色设定和限制来回答用户的问题。"""
    return prompt


async def call_deepseek_api(messages: List[dict]) -> str:
    """调用DeepSeek API"""
    # 使用配置管理获取API密钥
    api_key = get_deepseek_api_key()

    if not is_api_key_configured():
        # 模拟响应用于演示
        return "宝，这个问题兜兜需要查一下资料哦，稍等哈~ 😊"

    url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
    headers = {"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    data = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": messages,
        "stream": False,
        "max_tokens": 500,
    }

    try:
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            response = await client.post(url, headers=headers, json=data, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()
            result = response.json()
            return result["choices"][0]["message"]["content"]
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"API调用失败: {str(e)}")


@api_router.get("/")
async def root():
    return {"message": "DeepSeek AI Chat Assistant API"}


@api_router.get("/role")
async def get_role_config():
    """获取当前角色配置"""
    return current_role_config


@api_router.put("/role")
async def update_role_config(role_config: RoleConfig):
    """更新角色配置"""
    global current_role_config
    current_role_config = role_config
    return {"message": "角色配置已更新", "role_config": current_role_config}


@api_router.post("/chat", response_model=ChatResponse)
async def chat(request: ChatRequest):
    """处理聊天请求"""
    # 创建或获取对话历史
    if request.conversation_id and request.conversation_id in conversations:
        conversation_history = conversations[request.conversation_id]
    else:
        conversation_history = []
        request.conversation_id = f"conv_{len(conversations) + 1}"
        conversations[request.conversation_id] = conversation_history

    # 构建消息列表
    messages = [{"role": "system", "content": build_system_prompt(current_role_config)}]

    # 添加历史消息
    for msg in conversation_history[-10:]:  # 保留最近10条历史
        messages.append({"role": msg["role"], "content": msg["content"]})

    # 添加当前用户消息
    messages.append({"role": "user", "content": request.message})
    conversation_history.append({"role": "user", "content": request.message})

    # 调用DeepSeek API
    try:
        response_text = await call_deepseek_api(messages)

        # 添加助手回复到历史
        conversation_history.append({"role": "assistant", "content": response_text})

        return ChatResponse(
            response=response_text, conversation_id=request.conversation_id
        )
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))


@api_router.get("/conversations/{conversation_id}")
async def get_conversation(conversation_id: str):
    """获取特定对话的历史"""
    if conversation_id not in conversations:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="对话不存在")
    return {
        "conversation_id": conversation_id,
        "messages": conversations[conversation_id],
    }


# 注册API路由
app.include_router(api_router)


if __name__ == "__main__":
    import uvicorn

    uvicorn.run(app, host=settings.host, port=settings.port, reload=settings.debug)