import os
from config import OPENAI_API_KEY
from embeddings import get_embeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_classic.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_classic.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker
from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder

Persist_directory = './chroma_db_war_and_peace_bge_small_en_v1.5'
model_name_str = 'BAAI/bge-small-en-v1.5'

if not os.path.exists(Persist_directory):
    print(f"错误: 知识库文件 {Persist_directory} 未找到。")
    print("请先运行's03_build_index.py'生成向量数据库，再运行该文件")
    exit()

print('---加载本地向量数据库---\n')

# 1. 加载 Embedding 模型
print(f'正在加载/下载模型{model_name_str}...')
embeddings_model = get_embeddings(
    model_name=model_name_str,
    device='cpu'
)

# 2. 加载 Chroma db
db = Chroma(
    persist_directory=Persist_directory,
    embedding_function=embeddings_model
)

print('---Chroma数据库已加载---\n')

# --- 模块 B (R-A-G Flow) ---
# 1. R-检索--强化版
# 1.1 基础检索器(Base Retriever) - '粗召回'
base_retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k":50}) # K调大到60
# 1.2 Reranker (重排器) - "精排序" -- 首次运行需要耗时下载
print('正在加载 Reranker模型 (bge-reranker-base)...')
encoder = HuggingFaceCrossEncoder(model_name="BAAI/bge-reranker-base") # 加载Ranker模型
reranker = CrossEncoderReranker(model=encoder,top_n=6) # 对检索结果进行精排
# 1.3 创建管道封装器
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_retriever=base_retriever, # 用Chroma做 海选
    base_compressor=reranker # 用Reranker做 精选
)
retriever = compression_retriever

print('--检索器已升级为Reranker模式--\n')

# 2. A-增强
sys_prompt = """
你是一个博学的历史学家和文学评论家。
请根据以下上下文回答问题。如果上下文**暗示**了答案，即使未明说，也可推理回答。
如果完全无关，请回答“对不起，根据所提供的上下文我不知道”。

[上下文]: {context}
[问题]: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system',sys_prompt),
    ('human','{question}')
])

# 3. G-生成
llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-chat",
    api_key=OPENAI_API_KEY,
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

# 4. 辅助函数
def format_docs(docs):
    return "\n".join(doc.page_content for doc in docs)


# 5. 组装RAG链 (LCEL)
rag_chain = (
    {"context":retriever | format_docs,"question":RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# --运行RAG链--
print('---正在运行RAG链条---')
question = '皮埃尔是共济会成员吗？他在其中扮演什么角色？'
response = rag_chain.invoke(question)
print(f'提问:{question}')
print(f'回答:{response}')
