import { Injectable, Logger } from '@nestjs/common';
import OpenAI from 'openai';
import { env } from '../config/env';
import { GenerationOutput, LlmProvider, MerchantContext } from './types';

/** Structured Outputs 로 강제하는 응답 스키마 — 자유 텍스트 파싱 금지 */
const RESPONSE_SCHEMA = {
  type: 'object',
  additionalProperties: false,
  required: ['keywords', 'qa_pairs'],
  properties: {
    keywords: {
      type: 'array',
      items: {
        type: 'object',
        additionalProperties: false,
        required: ['keyword', 'intent', 'relevance', 'rationale'],
        properties: {
          keyword: { type: 'string' },
          intent: {
            type: 'string',
            enum: ['informational', 'navigational', 'transactional', 'local', 'brand'],
          },
          relevance: { type: 'number' },
          rationale: { type: 'string' },
        },
      },
    },
    qa_pairs: {
      type: 'array',
      items: {
        type: 'object',
        additionalProperties: false,
        required: ['question', 'answer'],
        properties: {
          question: { type: 'string' },
          answer: { type: 'string' },
        },
      },
    },
  },
} as const;

@Injectable()
export class OpenAiLlmProvider extends LlmProvider {
  readonly name = 'openai';
  readonly model = env.llm.model;
  private readonly logger = new Logger(OpenAiLlmProvider.name);
  private readonly client = new OpenAI({ apiKey: env.llm.apiKey });


  async generate(ctx: MerchantContext): Promise<GenerationOutput> {
    const res = await this.client.chat.completions.create({
      model: this.model,
      temperature: 0.7,
      messages: [
        { role: 'system', content: SYSTEM_PROMPT },
        { role: 'user', content: buildUserPrompt(ctx) },
      ],
      response_format: {
        type: 'json_schema',
        json_schema: { name: 'seo_aeo_keywords', strict: true, schema: RESPONSE_SCHEMA as any },
      },
    });

    const content = res.choices[0]?.message?.content ?? '{}';
    const parsed = JSON.parse(content) as {
      keywords?: GenerationOutput['keywords'];
      qa_pairs?: GenerationOutput['qaPairs'];
    };

    return {
      keywords: parsed.keywords ?? [],
      qaPairs: parsed.qa_pairs ?? [],
      model: this.model,
      provider: this.name,
      usage: {
        prompt_tokens: res.usage?.prompt_tokens ?? 0,
        completion_tokens: res.usage?.completion_tokens ?? 0,
        total_tokens: res.usage?.total_tokens ?? 0,
      },
    };
  }
}

const SYSTEM_PROMPT = `당신은 한국 로컬 비즈니스 SEO/AEO 전문가입니다.
주어진 업체 정보를 바탕으로 검색 유입에 실제로 도움이 되는 키워드와,
답변엔진(AI 검색)이 인용하기 좋은 질문-답변 쌍을 생성합니다.

규칙:
- 실제 사용자가 검색창에 입력할 법한 자연스러운 한국어 표현만 사용합니다.
- 지역명 + 업종 + 의도어 조합을 적극 활용합니다.
- 과장광고 표현(최고, 1위, 100%, 무조건, 완치 등)은 절대 사용하지 않습니다.
- 제공된 "이미 보유한 키워드"와 의미가 겹치는 것은 생성하지 않습니다.
- 시설·전망·객실 유형은 "상세"의 features·nearby 에 있는 것만 씁니다. 없는 것을 지어내지 않습니다.
- "상세"의 unverified 에 있는 항목은 확인되지 않은 것이므로 키워드와 답변 어디에도 쓰지 않습니다.
- 숙박 유형어는 주어진 업종의 것만 씁니다. 업종이 호텔이면 '펜션'을, 펜션이면 '호텔'을 붙이지 않습니다.
- 가격·최저가·할인 같은 가격 주장은 쓰지 않습니다.
- relevance 는 해당 업체와의 관련도를 0.0~1.0 으로 매깁니다.
- 답변(answer)은 2~3문장, 업체 정보에 근거한 사실만 씁니다.`;

function buildUserPrompt(ctx: MerchantContext): string {
  return [
    `# 업체 정보`,
    `- 상호: ${ctx.name}`,
    `- 업종: ${ctx.industryName ?? '미상'} (${ctx.industryPath ?? '-'})`,
    `- 지역: ${ctx.regionName ?? '미상'} (${ctx.regionPath ?? '-'})`,
    `- 소개: ${ctx.description || '없음'}`,
    `- 상세: ${JSON.stringify(ctx.profile, null, 2)}`,
    ``,
    `# 이미 보유한 키워드 (이것들과 겹치지 않는 새 후보만 생성)`,
    ctx.existingKeywords.length ? ctx.existingKeywords.map((k) => `- ${k}`).join('\n') : '- (없음)',
    ``,
    `# 요청`,
    `- 키워드 ${ctx.targetCount}개`,
    `- 질문-답변 쌍 5개`,
  ].join('\n');
}