"""소개문·FAQ 의 근거 검증 — LLM 이 지어낸 문장을 걸러내는 규칙."""
import re
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional

# ── 시설 어휘 사전 ──────────────────────────────────────────────────────── 문장에 이 낱말이 나오면 대응 fact key 중 하나가 **반드시** 있어야 한다.
_FACILITY_VOCAB: dict[str, tuple[str, ...]] = {
    # 실제로 스키마에 있는 것
    "바비큐": ("bbq_available", "bbq_fee"),
    "BBQ": ("bbq_available", "bbq_fee"),
    "주차": ("parking", "parking_capacity", "parking_free_hours"),
    "와이파이": ("wifi",),
    "wifi": ("wifi",),
    "Wi-Fi": ("wifi",),
    "인터넷": ("wifi",),
    "조식": ("breakfast",),
    "아침 식사": ("breakfast",),
    "반려동물": ("pet_allowed",),
    "애완": ("pet_allowed",),
    "취사": ("cooking_allowed", "has_kitchen"),
    "조리": ("cooking_allowed", "has_kitchen"),
    "주방": ("has_kitchen", "cooking_allowed"),
    "흡연": ("smoking",),
    "픽업": ("pickup_service",),
    "유아용품": ("baby_amenities",),
    "에어컨": ("has_aircon",),
    "냉방": ("has_aircon",),
    "테라스": ("terrace",),
    "야외석": ("terrace",),
    "콘센트": ("power_outlet",),
    "배달": ("delivery",),
    "포장": ("takeout",),
    "테이크아웃": ("takeout",),
    "휠체어": ("wheelchair_accessible",),
    "물품보관함": ("locker_available",),
    "락커": ("locker_available",),
    "샤워": ("shower_available",),
    "콜키지": ("corkage",),
    "단체석": ("group_seat_max",),
    "노키즈": ("kids_allowed",),
    "예약 필수": ("reservation_required",),
    # 어느 스키마에도 없는 시설 — 언급되면 무조건 근거 없음
    "수영장": ("pool",),
    "온수풀": ("pool",),
    "스파": ("spa",),
    "사우나": ("sauna",),
    "찜질": ("sauna",),
    "엘리베이터": ("elevator",),
    "헬스": ("gym",),
    "피트니스": ("gym",),
    "노래방": ("karaoke",),
    "당구": ("billiard",),
    "족구": ("sports_court",),
    "카라반": ("caravan",),
    "글램핑": ("glamping",),
    "루프탑": ("rooftop",),
    "정원": ("garden",),
    "오션뷰": ("view",),
    "조식뷔페": ("breakfast",),
}

# 값이 '아니다'를 뜻하는 표기.
_FALSY = {"false", "0", "no", "n", "불가", "불가능", "없음", "미제공", "제공안함", "안됨", "없습니다"}

# 부정 표현.
_NEGATION = ("불가", "안 됩", "안됩", "안 돼", "안돼", "없습니다", "없음", "않습니다", "않으", "제한", "금지", "미제공", "어렵습니다")
_NEGATION_WINDOW = 24

# 문장 분리용.
_SENT_SPLIT = re.compile(r"(?<=[.!?。])\s*|\n+")

# 홍보성·과장 표현.
_PROMOTIONAL = (
    "최고", "최상", "최적", "최대한", "완벽", "국내 최", "업계 1위", "1위", "명품", "럭셔리",
    "최고급", "독보적", "비교불가", "단연", "손꼽히는", "자랑하는", "환상적", "황홀", "잊지 못할",
    "특별한 추억", "아름다운", "쾌적한", "넓고", "저렴한", "합리적인 가격",
)

# 숫자 뒤 한글 자릿수.
_SCALE = {"만": 10_000, "천": 1_000, "억": 100_000_000}

_NUM_RE = re.compile(r"(\d[\d,]*)\s*([만천억])?")


@dataclass
class FactInput:
    """생성 근거로 넘기는 확보된 fact 1건."""

    key: str
    label: str
    value: str
    unit: Optional[str] = None


# ── 근거 검증 ─────────────────────────────────────────────────────────────
def _number_occurrences(text: str) -> list[tuple[str, set[str]]]:
    """문자열의 숫자를 **등장 단위로** 뽑는다."""
    out: list[tuple[str, set[str]]] = []
    for raw, scale in _NUM_RE.findall(text or ""):
        digits = raw.replace(",", "")
        if not digits:
            continue
        alts = {digits.lstrip("0") or "0"}
        if scale:
            try:
                alts.add(str(int(digits) * _SCALE[scale]))
            except ValueError:
                pass
        out.append((raw + (scale or ""), alts))
    return out


def _fact_number_tokens(facts: list[FactInput]) -> set[str]:
    """fact 값에 등장하는 모든 숫자 표현."""
    tokens: set[str] = set()
    for f in facts:
        for _raw, alts in _number_occurrences(f.value or ""):
            tokens |= alts
    return tokens


def _fact_key_map(facts: list[FactInput]) -> dict[str, FactInput]:
    return {f.key: f for f in facts}


def _is_falsy(value: str) -> bool:
    v = (value or "").strip().lower()
    return v in _FALSY


def _negated_near(text: str, pos: int, word_len: int) -> bool:
    """시설 낱말 바로 뒤에 부정 표현이 있는지 — '반려동물 동반 불가' 를 긍정 주장으로 보지 않게."""
    window = text[pos + word_len: pos + word_len + _NEGATION_WINDOW]
    return any(n in window for n in _NEGATION)


def _is_question_at(text: str, pos: int) -> bool:
    """그 위치가 의문문 안인지."""
    start = 0
    for match in _SENT_SPLIT.finditer(text):
        if match.start() > pos:
            break
        start = match.end()
    end = len(text)
    for match in _SENT_SPLIT.finditer(text, pos):
        end = match.start()
        break
    sentence = text[start:end]
    return sentence.rstrip().endswith("?") or "나요" in sentence or "까요" in sentence


def faq_polarity_ok(question: str, answer: str, facts: list[FactInput]) -> tuple[bool, list[str]]:
    """FAQ 전용 — 질문이 '불가한 시설' 을 물었으면 **답변이 반드시 부정해야** 한다."""
    key_map = _fact_key_map(facts)
    reasons: list[str] = []
    lowered_q = (question or "").lower()
    for word, keys in _FACILITY_VOCAB.items():
        if lowered_q.find(word.lower()) < 0:
            continue
        falsy = [k for k in keys if k in key_map and _is_falsy(key_map[k].value)]
        if not falsy:
            continue
        if not any(n in (answer or "") for n in _NEGATION):
            reasons.append(f"'{word}' 은 {falsy[0]}='{key_map[falsy[0]].value}' 인데 답변이 부정하지 않는다")
    return (not reasons), reasons


def ground_check(text: str, facts: list[FactInput]) -> tuple[bool, list[str]]:
    """생성된 문장이 fact 로 뒷받침되는지 검사한다."""
    if not (text or "").strip():
        return False, ["빈 문장"]

    reasons: list[str] = []
    key_map = _fact_key_map(facts)
    fact_values = " ".join((f.value or "") for f in facts)
    fact_numbers = _fact_number_tokens(facts)

    # 1. 근거 없는 수치 — 등장마다 후보 중 하나라도 fact 에 있으면 통과
    seen_bad: set[str] = set()
    for raw, alts in _number_occurrences(text):
        if not (alts & fact_numbers) and raw not in seen_bad:
            seen_bad.add(raw)
            reasons.append(f"근거 없는 수치 '{raw}' — fact 값에 없다")

    # 2·3. 시설 언급
    lowered = text.lower()
    for word, keys in _FACILITY_VOCAB.items():
        pos = lowered.find(word.lower())
        if pos < 0:
            continue
        if word in fact_values:          # fact 값에 그 낱말이 그대로 있으면 근거가 있다
            continue
        present = [k for k in keys if k in key_map]
        if not present:
            reasons.append(f"근거 없는 시설 언급 '{word}' — 해당 fact 가 없다")
            continue
        if (
            all(_is_falsy(key_map[k].value) for k in present)
            and not _negated_near(text, pos, len(word))
            and not _is_question_at(text, pos)
        ):
            reasons.append(f"사실과 반대 '{word}' — {present[0]} 값이 '{key_map[present[0]].value}' 다")

    # 4. 홍보성 과장
    for phrase in _PROMOTIONAL:
        if phrase in text and phrase not in fact_values:
            reasons.append(f"홍보성 표현 '{phrase}'")

    return (not reasons), reasons