import logging
from typing import List, Dict
from core.config import settings
from .base_llm import BaseLLMProvider

logger = logging.getLogger("LocalLLM")

class LocalLLM(BaseLLMProvider):
    def __init__(self):
        try:
            from openai import OpenAI
        except ImportError:
            logger.error("LỖI: Thư viện openai chưa được cài đặt.")
            raise
            
        if not settings.local_llm_endpoint:
            raise ValueError("LOCAL_LLM_ENDPOINT chưa được cấu hình trong .env!")
            
        # llama.cpp server hỗ trợ API y hệt OpenAI
        # Ta cần cắt đuôi /chat/completions để ra base_url
        base_url = settings.local_llm_endpoint.replace("/chat/completions", "")
        
        self.client = OpenAI(
            api_key="sk-no-key-required", # Llama.cpp local không cần key
            base_url=base_url
        )
        logger.info(f"Đã khởi tạo Local Llama.cpp Provider kết nối tới: {base_url}")

    def generate_response(self, prompt: str, context: str, history: List[Dict[str, str]] = None) -> str:
        system_prompt = f"""Bạn là trợ lý RAG nội bộ. 
Chỉ trả lời dựa trên NGỮ CẢNH dưới đây. Nếu không biết thì nói không biết.

=== NGỮ CẢNH ===
{context}
"""
        messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
        
        if history:
            for msg in history:
                messages.append({"role": msg.get("role", "user"), "content": msg.get("content", "")})
                
        messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        
        try:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model="local-model", # llama.cpp thường phớt lờ tên model
                messages=messages,
                temperature=0.1,
                max_tokens=1024
            )
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            logger.error(f"Lỗi khi gọi Local LLM: {e}")
            return f"Xin lỗi, máy chủ AI nội bộ đang bận hoặc mất kết nối: {e}"