import json
from typing import List

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

from app.llm import llm

intent_prompt = """
你是一个意图分类专家。你的任务是根据给定的文本内容，判断它是否匹配当前意图。如果不匹配，则从意图列表中选择最合适的意图。

## 输入信息
- **文本内容**：{text}（可能为多段文本，需综合判断整体核心意图，而非逐段独立判断）
- **当前意图**：{intent}（可能为空）
- **意图列表**：{intent_list}

## 意图层级说明
意图列表中存在层级关系，分类时须优先识别：
- **概括性意图**：能够涵盖多个独立的具体子意图，例如 `学习模式`（涵盖线上直播教学、线下面授教学）、`课程咨询`（涵盖费用、周期、内容等综合问题）、`提供服务` 等。
- **具体意图**：描述单一、明确的独立事项，例如 `线上直播教学`、`线下面授教学`、`UE引擎开发`、`住宿咨询`、`上课时间` 等。

## 判断规则
1. 如果当前意图为空，直接从意图列表中选择最匹配的意图。
2. **多意图混合优先原则（最重要）**：仅当文本**同时涉及意图列表中两个或以上独立意图的实质性并列、对比或综合介绍**时，才优先选择能够概括这些内容的上层意图（如 `学习模式`、`课程咨询`）。**严禁**把单一意图内部的多维度展开（如某课程包含多个技术点、案例类型、学习阶段）误判为多意图混合。
3. **当前意图保持的严格条件**：只有当文本内容**主要且专门**围绕当前意图展开，且**不涉及其他独立意图的实质性并列或对比内容**时，才保持当前意图不变。如果文本在匹配当前意图的同时，还明显涉及其他独立意图的对比、补充或并列说明，则必须重新从意图列表中选择最合适的概括性意图，**不得因当前意图非空而强行保持**。
4. 如果文本内容与当前意图完全不匹配（包括语义偏差、主题不符、情感不一致等），从意图列表中选择最匹配的意图进行替换。
5. 如果意图列表中没有完全匹配的意图，选择最接近的一个，**不要自行创造新意图**。
6. 如果文本内容模糊、无法判断，选择当前意图（若为空则选择意图列表中的"其他"或第一个兜底意图）。

## 分析步骤（必须执行）
1. **提取核心主题**：综合分析文本列表的整体核心主题，忽略边缘细节。
2. **判定是否多意图混合**：检查文本是否涉及**意图列表中两个或以上独立意图**的并列、对比或综合。注意：单一意图内部的技术点、案例、学习阶段等展开**不构成**多意图混合。
3. **层级匹配**：若确认为多意图混合，匹配概括性意图；若为核心单一意图，匹配最具体的意图。
4. **对比当前意图**：如果当前意图不为空，检查当前意图是否能准确概括文本**整体**内容。若不能，则放弃当前意图，重新选择。

## 输出要求
- 输出纯JSON，不要任何解释、不要markdown标记、不要注释
- 确保所有字符串用双引号包裹
- 输出格式固定为：
{{
    "intent": "最终的意图标签（原意图或新意图，只能有一个）"
}}
"""
from app.core.log import logger
class TextIntent:

    async def intent_message(self, text:str, intent:str, intent_list:list[str]) -> str:

        prompt_template = PromptTemplate(template=intent_prompt, input_variables=["text","intent","intent_list"])
        chain = prompt_template | llm
        result = await chain.ainvoke({"text": text,"intent":intent,"intent_list": str(intent_list)})
        res_new = str(result.content) if hasattr(
            result, 'content') else str(result)

        intent:str=""
        try:
            data = json.loads(res_new)
            intent = data.get("intent", "")
        except (json.JSONDecodeError, AttributeError):
            logger.info(f"无法解析JSON：{res_new}")
        return intent


    def _extract_jsons(self, content: str) -> List[str]:
        results = []
        start = 0
        while start < len(content):
            brace_start = content.find("{", start)
            if brace_start == -1:
                break
            depth = 0
            end = brace_start
            for i in range(brace_start, len(content)):
                if content[i] == "{":
                    depth += 1
                elif content[i] == "}":
                    depth -= 1
                    if depth == 0:
                        end = i + 1
                        break
            if end > brace_start:
                results.append(content[brace_start:end])
                start = end
            else:
                start = brace_start + 1
        return results