"""
Lógica de las 4 tools de RAG sobre ESL, ISLP, FES y PDSH.

Este módulo es agnóstico al transporte. Lo importan:
- `rag_books_mcp.server` → MCP stdio (FastMCP, para uso local con `mcp` SDK).
- `rag_books_mcp.app`    → Gradio app con `mcp_server=True` (para HF Spaces).

Mantener UNA sola fuente de verdad para las tools evita drift entre transportes.
Si modificas la lógica, hazlo aquí.
"""

from __future__ import annotations

import os
from pathlib import Path
from typing import Optional

import chromadb
from chromadb.utils.embedding_functions import SentenceTransformerEmbeddingFunction


# --- Configuración ---
EMBEDDING_MODEL = "all-MiniLM-L6-v2"
CHROMA_DIR = Path(__file__).parent.parent / "chroma_db"

# Inicialización lazy del cliente y embedding (singletons por proceso).
_client: Optional[chromadb.ClientAPI] = None
_embedding_fn = None


def get_client() -> chromadb.ClientAPI:
    """Cliente ChromaDB persistente (singleton). La ruta puede sobreescribirse
    con la variable de entorno `RAG_CHROMA_DIR`."""
    global _client
    if _client is None:
        chroma_path = os.environ.get("RAG_CHROMA_DIR", str(CHROMA_DIR))
        _client = chromadb.PersistentClient(path=chroma_path)
    return _client


def get_embedding_fn():
    """Función de embedding `sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2` (singleton)."""
    global _embedding_fn
    if _embedding_fn is None:
        _embedding_fn = SentenceTransformerEmbeddingFunction(model_name=EMBEDDING_MODEL)
    return _embedding_fn


def get_collection(name: str):
    """Obtiene una colección de ChromaDB por nombre."""
    return get_client().get_collection(name=name, embedding_function=get_embedding_fn())


# --- Tools (lógica pura, sin dependencias del transporte) ---

def search_theory(
    query: str,
    book: str = "all",
    top_k: int = 5,
) -> str:
    """
    Busca fragmentos relevantes en los libros ESL, ISLP, FES, PDSH y R4DS usando búsqueda semántica.

    Args:
        query (str): Consulta en lenguaje natural (ej: "bias-variance tradeoff",
                     "regularización L1 vs L2", "random forest out-of-bag error",
                     "exploratory data analysis iterative cycle").
        book (str): Libro donde buscar. Opciones: "esl", "islp", "fes", "pdsh", "r4ds",
                    "both" (ESL+ISLP, retro-compat) o "all" (los 5, default).
        top_k (int): Número de resultados a devolver (default: 5, máximo: 10).

    Returns:
        str: Fragmentos relevantes con metadata (libro, capítulo, sección, similitud).

    Nota:
        R4DS está escrito en R (tidyverse). Sus principios de EDA, transformación
        de datos y manipulación tabular son agnósticos del lenguaje y se traducen
        directamente a pandas/Python; el código en R debe leerse como pseudocódigo.
    """
    top_k = min(max(int(top_k), 1), 10)

    collections_to_search = []
    if book in ("esl", "both", "all"):
        try:
            collections_to_search.append(("ESL", get_collection("esl_chapters")))
        except Exception:
            pass
    if book in ("islp", "both", "all"):
        try:
            collections_to_search.append(("ISLP", get_collection("islp_chapters")))
        except Exception:
            pass
    if book in ("fes", "all"):
        try:
            collections_to_search.append(("FES", get_collection("fes_chapters")))
        except Exception:
            pass
    if book in ("pdsh", "all"):
        try:
            collections_to_search.append(("PDSH", get_collection("pdsh_chapters")))
        except Exception:
            pass
    if book in ("r4ds", "all"):
        try:
            collections_to_search.append(("R4DS", get_collection("r4ds_chapters")))
        except Exception:
            pass

    if not collections_to_search:
        return (
            "❌ No se encontraron colecciones. Ejecuta primero la ingesta: "
            "python -m rag_books_mcp.ingest"
        )

    results = []
    for book_label, collection in collections_to_search:
        res = collection.query(query_texts=[query], n_results=top_k)

        if res["documents"] and res["documents"][0]:
            for doc, meta, dist in zip(
                res["documents"][0], res["metadatas"][0], res["distances"][0]
            ):
                similarity = 1 - dist  # cosine distance → similarity
                results.append({
                    "book": book_label,
                    "chapter": meta.get("chapter", ""),
                    "section": meta.get("section", ""),
                    "similarity": similarity,
                    "content": doc,
                })

    # Ordenar por similitud descendente
    results.sort(key=lambda x: x["similarity"], reverse=True)
    results = results[:top_k]

    if not results:
        return f"No se encontraron resultados para: '{query}'"

    output_parts = [f"## Resultados para: \"{query}\"\n"]
    for i, r in enumerate(results, 1):
        output_parts.append(
            f"### [{i}] {r['book']} — {r['chapter']} § {r['section']}\n"
            f"**Similitud:** {r['similarity']:.3f}\n\n"
            f"{r['content'][:1500]}\n\n---\n"
        )

    return "\n".join(output_parts)


def get_section(
    book: str,
    chapter: str,
    section: str = "",
    max_chunks: int = 5,
) -> str:
    """
    Recupera una sección específica de un libro por referencia exacta.

    Args:
        book (str): Libro a consultar. Opciones: "esl", "islp", "fes", "pdsh" o "r4ds".
        chapter (str): Nombre del capítulo (ej: "3 Linear Methods for Regression",
                       "8 Tree-Based Methods", "10 Exploratory data analysis").
                       Búsqueda parcial soportada.
        section (str): Nombre de la sección dentro del capítulo (opcional).
                       Si se omite, devuelve el inicio del capítulo.
        max_chunks (int): Máximo de chunks a devolver (default: 5).

    Returns:
        str: Contenido de la sección con metadata.
    """
    max_chunks = int(max_chunks)
    collection_name = f"{book}_chapters"
    try:
        collection = get_collection(collection_name)
    except Exception:
        return f"❌ Colección '{collection_name}' no encontrada. Opciones: esl, islp, fes, pdsh, r4ds"

    # Intentar con filtro de metadata
    try:
        if section:
            results = collection.get(
                where={"$and": [
                    {"chapter": {"$contains": chapter}},
                    {"section": {"$contains": section}},
                ]},
                limit=max_chunks,
            )
        else:
            results = collection.get(
                where={"chapter": {"$contains": chapter}},
                limit=max_chunks,
            )
    except Exception:
        # Fallback: búsqueda semántica con el nombre del capítulo/sección
        search_query = f"{chapter} {section}".strip()
        results = collection.query(query_texts=[search_query], n_results=max_chunks)
        if results["documents"] and results["documents"][0]:
            output_parts = [f"## {book.upper()} — {chapter}\n"]
            for doc, meta in zip(results["documents"][0], results["metadatas"][0]):
                output_parts.append(
                    f"### § {meta.get('section', 'N/A')}\n\n{doc}\n\n---\n"
                )
            return "\n".join(output_parts)
        return f"No se encontró el capítulo '{chapter}' en {book.upper()}"

    if not results["documents"]:
        # Fallback semántico
        search_query = f"{chapter} {section}".strip()
        results = collection.query(query_texts=[search_query], n_results=max_chunks)
        if results["documents"] and results["documents"][0]:
            output_parts = [f"## {book.upper()} — {chapter}\n"]
            for doc, meta in zip(results["documents"][0], results["metadatas"][0]):
                output_parts.append(
                    f"### § {meta.get('section', 'N/A')}\n\n{doc}\n\n---\n"
                )
            return "\n".join(output_parts)
        return f"No se encontró el capítulo '{chapter}' en {book.upper()}"

    output_parts = [f"## {book.upper()} — {chapter}"]
    if section:
        output_parts[0] += f" § {section}"
    output_parts[0] += "\n"

    for doc, meta in zip(results["documents"], results["metadatas"]):
        sec_title = meta.get("section", "")
        chunk_idx = meta.get("chunk_index", 0)
        total = meta.get("total_chunks_in_section", 1)
        output_parts.append(
            f"### § {sec_title} (parte {chunk_idx + 1}/{total})\n\n{doc}\n\n---\n"
        )

    return "\n".join(output_parts)


def cite_foundation(
    topic: str,
    detail_level: str = "medium",
) -> str:
    """
    Devuelve la fundamentación teórica para un tema de ML/estadística,
    citando los libros (ESL, ISLP, FES, PDSH, R4DS) para dar perspectiva completa.

    Args:
        topic (str): Tema a fundamentar (ej: "ridge regression", "bagging",
                     "cross-validation", "feature engineering", "missing data",
                     "exploratory data analysis").
        detail_level (str): Nivel de detalle. Opciones: "brief" (1-2 fragmentos clave),
                            "medium" (3-4 fragmentos, default),
                            "deep" (6-8 fragmentos con contexto amplio).

    Returns:
        str: Fundamentación teórica con citas de los libros, organizada para
             entender el concepto desde lo intuitivo (ISLP) hasta lo riguroso (ESL),
             más prácticas de feature engineering (FES), código Python (PDSH)
             y workflow iterativo de EDA / data wrangling (R4DS, ejemplos en R).
    """
    top_k_map = {"brief": 2, "medium": 4, "deep": 8}
    top_k = top_k_map.get(detail_level, 4)

    islp_results = []
    try:
        islp_col = get_collection("islp_chapters")
        res = islp_col.query(query_texts=[topic], n_results=top_k)
        if res["documents"] and res["documents"][0]:
            for doc, meta, dist in zip(
                res["documents"][0], res["metadatas"][0], res["distances"][0]
            ):
                islp_results.append({
                    "content": doc,
                    "chapter": meta.get("chapter", ""),
                    "section": meta.get("section", ""),
                    "similarity": 1 - dist,
                })
    except Exception:
        pass

    esl_results = []
    try:
        esl_col = get_collection("esl_chapters")
        res = esl_col.query(query_texts=[topic], n_results=top_k)
        if res["documents"] and res["documents"][0]:
            for doc, meta, dist in zip(
                res["documents"][0], res["metadatas"][0], res["distances"][0]
            ):
                esl_results.append({
                    "content": doc,
                    "chapter": meta.get("chapter", ""),
                    "section": meta.get("section", ""),
                    "similarity": 1 - dist,
                })
    except Exception:
        pass

    fes_results = []
    try:
        fes_col = get_collection("fes_chapters")
        res = fes_col.query(query_texts=[topic], n_results=top_k)
        if res["documents"] and res["documents"][0]:
            for doc, meta, dist in zip(
                res["documents"][0], res["metadatas"][0], res["distances"][0]
            ):
                fes_results.append({
                    "content": doc,
                    "chapter": meta.get("chapter", ""),
                    "section": meta.get("section", ""),
                    "similarity": 1 - dist,
                })
    except Exception:
        pass

    pdsh_results = []
    try:
        pdsh_col = get_collection("pdsh_chapters")
        res = pdsh_col.query(query_texts=[topic], n_results=top_k)
        if res["documents"] and res["documents"][0]:
            for doc, meta, dist in zip(
                res["documents"][0], res["metadatas"][0], res["distances"][0]
            ):
                pdsh_results.append({
                    "content": doc,
                    "chapter": meta.get("chapter", ""),
                    "section": meta.get("section", ""),
                    "similarity": 1 - dist,
                })
    except Exception:
        pass

    r4ds_results = []
    try:
        r4ds_col = get_collection("r4ds_chapters")
        res = r4ds_col.query(query_texts=[topic], n_results=top_k)
        if res["documents"] and res["documents"][0]:
            for doc, meta, dist in zip(
                res["documents"][0], res["metadatas"][0], res["distances"][0]
            ):
                r4ds_results.append({
                    "content": doc,
                    "chapter": meta.get("chapter", ""),
                    "section": meta.get("section", ""),
                    "similarity": 1 - dist,
                })
    except Exception:
        pass

    if not islp_results and not esl_results and not fes_results and not pdsh_results and not r4ds_results:
        return (
            f"❌ No se encontró fundamentación para '{topic}'. "
            "Verifica que la ingesta se haya ejecutado correctamente."
        )

    output_parts = [
        f"# Fundamentación Teórica: {topic}\n",
        f"**Nivel de detalle:** {detail_level}\n",
    ]

    if islp_results:
        output_parts.append("\n## 📘 ISLP (Explicación Intuitiva)\n")
        for i, r in enumerate(islp_results, 1):
            output_parts.append(
                f"### [{i}] Cap. {r['chapter']} § {r['section']} "
                f"(sim: {r['similarity']:.3f})\n\n"
                f"{r['content'][:1200]}\n\n---\n"
            )

    if esl_results:
        output_parts.append("\n## 📗 ESL (Tratamiento Riguroso)\n")
        for i, r in enumerate(esl_results, 1):
            output_parts.append(
                f"### [{i}] Cap. {r['chapter']} § {r['section']} "
                f"(sim: {r['similarity']:.3f})\n\n"
                f"{r['content'][:1200]}\n\n---\n"
            )

    if fes_results:
        output_parts.append("\n## 📙 FES (Feature Engineering Práctico)\n")
        for i, r in enumerate(fes_results, 1):
            output_parts.append(
                f"### [{i}] Cap. {r['chapter']} § {r['section']} "
                f"(sim: {r['similarity']:.3f})\n\n"
                f"{r['content'][:1200]}\n\n---\n"
            )

    if pdsh_results:
        output_parts.append("\n## 📓 PDSH (Código Práctico Python)\n")
        for i, r in enumerate(pdsh_results, 1):
            output_parts.append(
                f"### [{i}] Cap. {r['chapter']} § {r['section']} "
                f"(sim: {r['similarity']:.3f})\n\n"
                f"{r['content'][:1200]}\n\n---\n"
            )

    if r4ds_results:
        output_parts.append(
            "\n## 📕 R4DS (EDA & Data Wrangling — ejemplos en R, principios universales)\n"
            "> ⚠️ El código está en R con tidyverse. Léelo como pseudocódigo: el flujo, "
            "las heurísticas y la filosofía iterativa de EDA se traducen directamente a "
            "pandas/Python.\n"
        )
        for i, r in enumerate(r4ds_results, 1):
            output_parts.append(
                f"### [{i}] Cap. {r['chapter']} § {r['section']} "
                f"(sim: {r['similarity']:.3f})\n\n"
                f"{r['content'][:1200]}\n\n---\n"
            )

    output_parts.append("\n## 📚 Referencias\n")
    if islp_results:
        chapters = set(r["chapter"] for r in islp_results)
        output_parts.append(f"- **ISLP:** {', '.join(chapters)}\n")
    if esl_results:
        chapters = set(r["chapter"] for r in esl_results)
        output_parts.append(f"- **ESL:** {', '.join(chapters)}\n")
    if fes_results:
        chapters = set(r["chapter"] for r in fes_results)
        output_parts.append(f"- **FES:** {', '.join(chapters)}\n")
    if pdsh_results:
        chapters = set(r["chapter"] for r in pdsh_results)
        output_parts.append(f"- **PDSH:** {', '.join(chapters)}\n")
    if r4ds_results:
        chapters = set(r["chapter"] for r in r4ds_results)
        output_parts.append(
            f"- **R4DS:** {', '.join(chapters)} _(R / tidyverse — principios transferibles a pandas)_\n"
        )

    return "\n".join(output_parts)


def list_available_topics() -> str:
    """
    Lista los capítulos y temas disponibles en la base de conocimiento.
    Útil para saber qué contenido está indexado y qué consultas se pueden hacer.

    Returns:
        str: Lista organizada de capítulos por libro con sus secciones principales.
    """
    output_parts = ["# 📚 Contenido Disponible en la Base de Conocimiento\n"]

    for book_key, collection_name in [
        ("ESL", "esl_chapters"),
        ("ISLP", "islp_chapters"),
        ("FES", "fes_chapters"),
        ("PDSH", "pdsh_chapters"),
        ("R4DS", "r4ds_chapters"),
    ]:
        try:
            collection = get_collection(collection_name)
            all_data = collection.get(include=["metadatas"])

            if not all_data["metadatas"]:
                output_parts.append(f"\n## {book_key}: Sin datos\n")
                continue

            chapters = {}
            for meta in all_data["metadatas"]:
                chapter = meta.get("chapter", "Unknown")
                section = meta.get("section", "")
                if chapter not in chapters:
                    chapters[chapter] = set()
                if section:
                    chapters[chapter].add(section)

            output_parts.append(f"\n## 📗 {book_key}\n")
            for chapter in sorted(chapters.keys()):
                sections = sorted(chapters[chapter])
                output_parts.append(f"\n### {chapter}\n")
                if sections:
                    for sec in sections[:8]:
                        output_parts.append(f"  - {sec}\n")
                    if len(sections) > 8:
                        output_parts.append(f"  - ... y {len(sections) - 8} secciones más\n")

            total = collection.count()
            output_parts.append(f"\n**Total chunks indexados:** {total}\n")

        except Exception as e:
            output_parts.append(f"\n## {book_key}: ❌ Error ({e})\n")

    return "\n".join(output_parts)