"""
관련자료 데이터 모델
"""
from typing import Optional, List, Dict, Any
from datetime import datetime
from pydantic import BaseModel, Field
from uuid import UUID


class DocumentMetadata(BaseModel):
    """문서 메타데이터"""
    folder: Optional[str] = Field(None, description="폴더명")
    business_domain: Optional[str] = Field(None, description="업무 도메인")
    additional_fields: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="추가 필드")


class Document(BaseModel):
    """문서 모델"""
    document_id: str = Field(..., description="문서 ID")
    document_type: str = Field(..., description="문서 타입 (meeting_minutes, org_document 등)")
    business_domain: Optional[str] = Field(None, description="업무 도메인")
    title: str = Field(..., description="문서 제목")
    content: str = Field(..., description="문서 전체 내용")
    summary: str = Field(..., description="문서 요약 (3-5 문장)")
    keywords: List[str] = Field(default_factory=list, description="키워드 목록")
    created_date: Optional[str] = Field(None, description="생성일시")
    participants: List[str] = Field(default_factory=list, description="참석자 목록 (회의록의 경우)")
    metadata: Optional[DocumentMetadata] = Field(None, description="메타데이터")
    embedding: Optional[List[float]] = Field(None, description="임베딩 벡터 (1536차원)")

    class Config:
        json_schema_extra = {
            "example": {
                "document_id": "고객-MM-001",
                "document_type": "meeting_minutes",
                "business_domain": "고객서비스",
                "title": "상담 품질 향상 워크샵 1차",
                "content": "회의 일시: 2025-10-02...",
                "summary": "고객 만족도 지표 검토와 VOC 트렌드 분석을 논의...",
                "keywords": ["CSAT", "고객응대", "챗봇"],
                "participants": ["김민준", "이미준"]
            }
        }


class DocumentChunk(BaseModel):
    """문서 청크 (Azure AI Search 인덱싱용)"""
    id: str = Field(..., description="청크 ID (document_id_chunk_N)")
    document_id: str = Field(..., description="원본 문서 ID")
    document_type: str = Field(..., description="문서 타입")
    title: str = Field(..., description="문서 제목")
    folder: Optional[str] = Field(None, description="폴더명")
    created_date: Optional[str] = Field(None, description="생성일시")
    participants: List[str] = Field(default_factory=list, description="참석자 목록")
    keywords: List[str] = Field(default_factory=list, description="키워드 목록")
    agenda_id: Optional[str] = Field(None, description="안건 ID (회의록의 경우)")
    agenda_title: Optional[str] = Field(None, description="안건 제목")
    chunk_index: int = Field(..., description="청크 인덱스")
    content: str = Field(..., description="청크 내용")
    content_vector: List[float] = Field(..., description="내용 임베딩 벡터")
    token_count: int = Field(..., description="토큰 수")


class DocumentSearchRequest(BaseModel):
    """문서 검색 요청"""
    query: str = Field(..., min_length=1, description="검색 쿼리")
    top_k: int = Field(3, ge=1, le=10, description="반환할 최대 결과 수")
    relevance_threshold: float = Field(0.70, ge=0.0, le=1.0, description="최소 관련도 임계값")
    folder: Optional[str] = Field(None, description="폴더 필터 (같은 폴더 우선)")
    document_type: Optional[str] = Field(None, description="문서 타입 필터")
    business_domain: Optional[str] = Field(None, description="업무 도메인 필터")
    semantic_ranking: bool = Field(True, description="Semantic Ranking 사용 여부")

    class Config:
        json_schema_extra = {
            "example": {
                "query": "고객 만족도 개선 방안",
                "top_k": 3,
                "relevance_threshold": 0.70,
                "folder": "고객서비스팀",
                "semantic_ranking": True
            }
        }


class DocumentSearchResult(BaseModel):
    """문서 검색 결과"""
    document_id: str
    title: str
    document_type: str
    created_date: Optional[str]
    relevance_score: float = Field(..., ge=0.0, le=1.0)
    relevance_level: str = Field(..., description="HIGH (>90%), MEDIUM (70-90%), LOW (<70%)")
    content_excerpt: str = Field(..., description="관련 내용 발췌")
    folder: Optional[str] = None


class RelatedMeetingRequest(BaseModel):
    """관련 회의록 검색 요청"""
    meeting_id: str = Field(..., description="현재 회의 ID")
    top_k: int = Field(3, ge=1, le=5, description="반환할 최대 결과 수")
    relevance_threshold: float = Field(0.70, ge=0.0, le=1.0, description="최소 관련도 임계값")


class RelatedMeeting(BaseModel):
    """관련 회의록"""
    meeting_id: str
    title: str
    meeting_date: Optional[str]
    relevance_score: float = Field(..., ge=0.0, le=1.0)
    relevance_level: str = Field(..., description="HIGH, MEDIUM, LOW")
    similar_content_summary: Optional[str] = Field(None, description="유사 내용 요약 (3문장)")
    url: str = Field(..., description="회의록 URL")


class DocumentSummarizeRequest(BaseModel):
    """문서 요약 요청"""
    document_id: str = Field(..., description="문서 ID")
    current_meeting_id: Optional[str] = Field(None, description="현재 회의 ID (비교용)")
    summary_type: str = Field("similar_content", description="요약 타입 (similar_content, full)")


class DocumentSummary(BaseModel):
    """문서 요약"""
    document_id: str
    summary: str = Field(..., description="요약 내용")
    generated_by: str = Field("claude-3-5-sonnet", description="생성 모델")
    tokens_used: int = Field(..., description="사용된 토큰 수")
    cached: bool = Field(False, description="캐시 여부")


class DocumentStats(BaseModel):
    """문서 통계"""
    total_documents: int = Field(..., description="전체 문서 수")
    by_type: Dict[str, int] = Field(..., description="타입별 문서 수")
    by_domain: Dict[str, int] = Field(..., description="도메인별 문서 수")
    total_chunks: int = Field(..., description="전체 청크 수")