"""知识检索公共契约。字段稳定，不暴露 Milvus/pymilvus 概念。

本模块同时承载**两条知识链路**的契约，它们共用同一批 Milvus 集合：

- 客服 Agent 的检索出口（`search_knowledge` 工具 → `knowledge_search_service`）用
  `KnowledgeSearchInput`：调用方可按名字**收窄到单个集合**。
- 入库 / 向量同步 / 管理面（`knowledge_ingest_service`、`knowledge_vector_worker`、
  `knowledge_management_service`、`milvus_adapter`）用下面那组常量和 `KnowledgeQuery`：
  集合由**意图**映射，调用方不得直接指定集合名。

两者不是重复实现：前者面向"已发布的问答素材"，后者面向"知识生命周期管理"。合并时曾
误删下面那组常量，导致 23 个测试模块收集失败——**删任何一半前先看两份引用点**。
"""

from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, field_validator

#: 只有这三个集合允许被检索；调用方不得指定任意集合名。
ALLOWED_COLLECTIONS = frozenset({
    "fin_faq_collection",
    "fin_product_collection",
    "fin_policy_collection",
})
# 兼容知识生命周期服务的历史命名；两者必须始终指向同一白名单。
ALLOWED_KNOWLEDGE_COLLECTIONS = ALLOWED_COLLECTIONS

#: text-embedding-v3 输出维度。维度不符必须失败关闭。
VECTOR_DIM = 1024

#: QA 编号前缀 → 业务意图。源文件共 105 条、11 种前缀，按语义归类；
#: 只有 fin_faq_collection 一个集合时集合名无法区分 faq 与 chitchat，故需前缀映射。
#: 放在契约层是为了让 Service、Worker 与 tools 脚本共同复用（tools 不应被应用层反向依赖）。
INTENT_BY_QA_PREFIX: dict[str, str] = {
    "RAG-PER": "chitchat",
    "RAG-CHAT": "chitchat",
    "RAG-HUM": "transfer_human",
}


def intent_for_qa_id(qa_id: str) -> str | None:
    """按 QA 编号前缀推断业务意图；未列入前缀表时返回 None，由调用方按集合名推断。"""
    prefix = "-".join(qa_id.split("-")[:2])
    return INTENT_BY_QA_PREFIX.get(prefix)


class KnowledgeSearchInput(BaseModel):
    """知识库检索入参（客服 Agent 的 `search_knowledge` 工具）。

    `collection` 留空表示三个集合全查（客服默认行为）；指定单个集合用于意图明确时收窄范围。

    放在 `app/core` 而不是 service 里：工具的 `input_model` 会被 ToolExecutor 用于参数校验，
    属于跨层契约；放在 service 模块会让 API 层与工具注册处都反向依赖 service 实现。
    """

    model_config = ConfigDict(extra="forbid")

    query: str = Field(min_length=1, max_length=500)
    collection: str = Field(default="", max_length=64)
    top_k: int = Field(default=5, ge=1, le=10)


class KnowledgeQuery(BaseModel):
    """工具入参。集合由意图映射，调用方不得直接指定集合名。"""

    model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)

    query: str = Field(min_length=1, max_length=2000)
    intents: tuple[str, ...] = Field(min_length=1, max_length=4)
    top_k: int = Field(default=5, ge=1, le=20)

    @field_validator("query")
    @classmethod
    def query_must_not_be_blank(cls, value: str) -> str:
        if not value.strip():
            raise ValueError("query must not be blank")
        return value


class KnowledgeHit(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)

    knowledge_id: str
    collection: str
    title: str | None = None
    snippet: str
    # MySQL 权威过滤后附加的完整答案；Milvus 原始命中可不携带该字段。
    answer: str | None = None
    score: float | None = Field(default=None, ge=0, le=1)
    tags: tuple[str, ...] = ()
    version: str | None = None
    #: 该条知识的业务意图标签（导入时按 QA 编号前缀写入）。
    #: 仅 fin_faq_collection 一个集合同时装多种意图，靠集合名无法区分
    #: "faq" 与 "chitchat"，因此需要这一层显式标签。
    intent: str | None = None

    @field_validator("collection")
    @classmethod
    def collection_must_be_allowlisted(cls, value: str) -> str:
        if value not in ALLOWED_COLLECTIONS:
            raise ValueError(f"知识集合不在白名单内：{value}")
        return value


class KnowledgeSearchResult(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)

    hits: tuple[KnowledgeHit, ...] = ()
    degraded: bool = False
    degradation_reason: str | None = None
    searched_collections: tuple[str, ...] = ()