"""
问题改写
"""
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

from app.chat_qa_query.query_qa_state import QueryQAState
from app.llm import llm
from app.core.log import logger

problem_rewriting_prompt = """
你是一名智能客服意图理解助手。你的任务是根据用户的历史会话和当前问题，提取用户的核心诉求，并将其改写为一个语义完整、信息自包含的独立问题。

## 改写规则（必须严格遵守）

1. **核心诉求提取**：
   - 从当前问题中提取用户明确表达的诉求（可能有一个或多个，去重）
   - 如果当前问题包含代词（如"这个"、"它"、"那"等），必须结合历史会话进行指代消解，用具体名词替换代词

2. **信息补全**：
   - 如果当前问题缺少主语或关键上下文（如只问"费用多少"），必须从历史会话中提取相关主题补全
   - 改写后的问题必须是一个**不依赖历史会话也能被独立理解**的完整问题

3. **语义保持**：
   - 不得改变用户的原始意图
   - 不得引入历史会话中不存在的新信息
   - 不得遗漏当前问题中的任何关键诉求

4. **输出格式**：
   - 仅输出JSON，不要任何解释性文字
   - rewritten_query 必须是一个完整的疑问句（以"是什么"、"有哪些"、"怎么样"、"如何"等结尾，或以问号结尾）

## 改写示例

### 示例1（信息补全）
历史会话：
- 用户：我想了解游戏特效培训
- 助手：好的，请问您想了解哪方面？
当前问题：培训的费用
改写结果：
{{
    "rewritten_query": "游戏特效培训的费用是多少？"
}}

### 示例2（指代消解）
历史会话：
- 用户：你们有Python课程吗？
- 助手：有的，我们有Python基础班和进阶班。
当前问题：这个课程的时长是多久？
改写结果：
{{
    "rewritten_query": "Python课程的时长是多久？"
}}

### 示例3（多诉求提取）
历史会话：
- 用户：我想报名数据分析培训
当前问题：流程、费用和就业支持
改写结果：
{{
    "rewritten_query": "数据分析培训的报名流程、费用以及就业支持分别是什么？"
}}

### 示例4（无需改写）
历史会话：（空）
当前问题：Java培训的课程内容有哪些？
改写结果：
{{
    "rewritten_query": "Java培训的课程内容有哪些？"
}}

---

## 现在请处理以下输入

历史会话：
{history_text}

当前问题：{query}

请直接输出JSON：
"""

async def rewrite_query(state:QueryQAState):
    """
    问题改写
    :param query: 用户问题
    :param history_text: 历史会话
    :return: 改写后的问题
    """
    history_text = state.get("history", "")
    query = state.get("original_query", "")
    prompt = PromptTemplate(template=problem_rewriting_prompt, input_variables=["history_text", "query"])
    output = JsonOutputParser()
    chain = prompt | llm | output

    try:
        result = await chain.ainvoke({"history_text": history_text, "query": query})
        rewritten_query = result.get("rewritten_query", "")
        return {"rewritten_query": rewritten_query}
    except Exception as e:
        logger.error(f"QA质量检查prompt模板错误：{e}")
    return {"rewritten_query": query} # 兜底