# modules/chatbot/chat_process.py
import os
import anthropic
import logging
from typing import Generator

logger = logging.getLogger(__name__)

class ChatProcessor:
    def __init__(self):
        """Inicializa el procesador de chat con la API de Claude"""
        self.client = anthropic.Anthropic(
            api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
        )
        self.conversation_history = []
        self.semantic_context = None
        self.current_lang = 'en'  # Idioma por defecto

    def set_semantic_context(self, text, metrics, graph_data, lang_code='en'):
        """Configura el contexto semántico para el chat"""
        self.semantic_context = {
            'text_sample': text[:2000],
            'key_concepts': metrics.get('key_concepts', []),
            'graph_data': graph_data is not None
        }
        self.current_lang = lang_code  # Establece el idioma actual
        self.conversation_history = []

    def clear_semantic_context(self):
        """Limpia el contexto semántico"""
        self.semantic_context = None
        self.conversation_history = []
        self.current_lang = 'en'

    def _get_system_prompt(self):
        """Genera el prompt del sistema según el idioma y contexto"""
        if not self.semantic_context:
            return {
                'en': "You are a helpful assistant. Answer general questions.",
                'es': "Eres un asistente útil. Responde preguntas generales.",
                'pt': "Você é um assistente útil. Responda a perguntas gerais.",
                'fr': "Vous êtes un assistant utile. Répondez aux questions générales."
            }.get(self.current_lang, "You are a helpful assistant.")
        
        concepts = ', '.join([c[0] for c in self.semantic_context['key_concepts'][:5]])
        
        prompts = {
            'en': f"""You are an assistant specialized in semantic text analysis.
            The user has analyzed a text with these key concepts: {concepts}
            
            Answer specific questions about this analysis, including:
            - Interpretation of key concepts
            - Relationships between concepts
            - Suggestions to improve the text
            - Explanations about the semantic graph""",
            
            'es': f"""Eres un asistente especializado en análisis semántico de textos.
            El usuario ha analizado un texto con estos conceptos clave: {concepts}
            
            Responde preguntas específicas sobre este análisis, incluyendo:
            - Interpretación de conceptos clave
            - Relaciones entre conceptos
            - Sugerencias para mejorar el texto
            - Explicaciones sobre el gráfico semántico""",
            
            'pt': f"""Você é um assistente especializado em análise semântica de textos.
            O usuário analisou um texto com estes conceitos-chave: {concepts}
            
            Responda perguntas específicas sobre esta análise, incluindo:
            - Interpretação de conceitos-chave
            - Relações entre conceitos
            - Sugestões para melhorar o texto
            - Explicações sobre o gráfico semântico""",
            
            'fr': f"""Vous êtes un assistant spécialisé dans l'analyse sémantique de textes.
            L'utilisateur a analysé un texte avec ces concepts clés: {concepts}
            
            Répondez aux questions spécifiques sur cette analyse, y compris:
            - Interprétation des concepts clés
            - Relations entre les concepts
            - Suggestions pour améliorer le texte
            - Explications sur le graphique sémantique"""
        }
        
        return prompts.get(self.current_lang, prompts['en'])

    def _get_error_response(self):
        """Devuelve mensaje de error en el idioma correcto"""
        return {
            'en': "Sorry, an error occurred. Please try again.",
            'es': "Lo siento, ocurrió un error. Por favor, inténtalo de nuevo.",
            'pt': "Desculpe, ocorreu um erro. Por favor, tente novamente.",
            'fr': "Désolé, une erreur s'est produite. Veuillez réessayer."
        }.get(self.current_lang, "Sorry, an error occurred.")

    def process_chat_input(self, message: str, lang_code: str) -> Generator[str, None, None]:
        """Procesa el mensaje del usuario y genera la respuesta"""
        try:
            # Actualizar idioma si es diferente
            if lang_code != self.current_lang:
                self.current_lang = lang_code
                logger.info(f"Language changed to: {lang_code}")

            # Construir prompt del sistema
            system_prompt = self._get_system_prompt()
            
            # Agregar mensaje al historial
            self.conversation_history.append({
                "role": "user", 
                "content": message
            })

            # Llamar a la API de Claude
            with anthropic.Anthropic().messages.stream(
                model="claude-3-sonnet-20240229",
                max_tokens=4000,
                temperature=0.7,
                system=system_prompt,
                messages=self.conversation_history
            ) as stream:
                for text in stream.text_stream:
                    yield text

            # Registrar conversación exitosa
            logger.info(f"Chat response generated for language: {self.current_lang}")
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error in process_chat_input: {str(e)}", exc_info=True)
            yield self._get_error_response()