"""Дистилляция чанка в типизированные атомы (LLM)."""
from __future__ import annotations
import json
import httpx
from . import config

_client = httpx.Client(timeout=600)

SYSTEM = """Ты — экстрактор знаний. Преврати текст в атомарные, типизированные утверждения.
Верни ТОЛЬКО JSON-массив без пояснений. Каждый элемент:
{
  "type": "text|definition|logical_rule|code|table|fact",
  "claim": "короткое каноническое утверждение (одно предложение)",
  "content": "полное значение атома",
  "confidence": 0.0-1.0
}
Правила:
- definition: термин и его точное определение.
- logical_rule: правило "если X то Y" (content = JSON со ключами if/then).
- code: фрагмент кода или сигнатура функции (content = сам код).
- table: табличные данные (content = JSON или markdown-таблица).
- fact: проверяемый факт с числом или датой.
- text: всё остальное ценное.
- Отбрасывай воду, повторы, навигацию, рекламу. Только новое и ценное.
- Если ничего ценного — верни []. No markdown fences."""

def distill_chunk(chunk_text: str, model: str | None = None) -> list[dict]:
    """Вернуть список атомов (dict) из чанка."""
    m = model or config.LLM_MODEL
    r = _client.post(f"{config.OLLAMA_URL}/api/chat", json={
        "model": m,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": SYSTEM},
            {"role": "user", "content": chunk_text[:6000]},
        ],
        "stream": False,
        "options": {"temperature": 0.1},
    })
    r.raise_for_status()
    content = r.json()["message"]["content"]
    start = content.find("[")
    end = content.rfind("]")
    if start == -1 or end == -1:
        return []
    try:
        arr = json.loads(content[start:end + 1])
    except json.JSONDecodeError:
        return []
    return [a for a in arr if isinstance(a, dict) and a.get("type") and a.get("content")]

def verify_atom(atom: dict, context_atoms: list[dict], model: str | None = None) -> float:
    """Оценить новизну/ценность атома против существующих (0..1)."""
    m = model or config.LLM_MODEL
    ctx = "\n".join(f"- {a.get('claim','')}" for a in context_atoms[:8])
    prompt = (
        f"Существующие знания:\n{ctx}\n\n"
        f"Новый атом ({atom.get('type')}): {atom.get('claim')}\n{atom.get('content','')[:500]}\n\n"
        f"Оцени от 0 до 1, насколько это НОВОЕ и ценное знание (0=дубль/вода, 1=уникальное важное). "
        f"Верни только число."
    )
    r = _client.post(f"{config.OLLAMA_URL}/api/chat", json={
        "model": m,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "stream": False,
        "options": {"temperature": 0.0},
    })
    r.raise_for_status()
    out = r.json()["message"]["content"].strip()
    try:
        return float(out)
    except ValueError:
        return 0.5