"""
MVP功能验证脚本

用于验证完整的文档处理流程：
1. PDF/DOCX解析
2. 智能分块
3. 向量嵌入
4. Milvus入库
5. 混合检索

使用方法:
1. 首先启动Milvus: docker-compose up -d
2. 运行此脚本: python verify_mvp.py
"""

import os
import sys
import time

PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
sys.path.insert(0, os.path.join(PROJECT_ROOT, "backend"))

from loguru import logger
from app.config.logging import setup_logging
from app.services.document_processor import DocumentProcessor, ProcessingResult
from app.services.storage.milvus_client import MilvusClient
from app.config.settings import settings

# 设置日志
setup_logging(level="INFO")


def verify_milvus_connection():
    """验证Milvus连接"""
    logger.info("=" * 50)
    logger.info("Step 1: 验证Milvus连接")
    logger.info("=" * 50)

    client = MilvusClient()

    try:
        result = client.connect()
        if result:
            logger.success("Milvus连接成功")

            # 创建Collection
            client.create_collection(recreate=True)
            stats = client.get_collection_stats()
            logger.info(f"Collection信息: {stats}")

            client.disconnect()
            return True
        else:
            logger.error("Milvus连接失败，请检查docker-compose是否启动")
            return False

    except Exception as e:
        logger.error(f"Milvus连接异常: {e}")
        logger.info("请先启动Milvus: cd docker && docker-compose up -d")
        return False


def verify_embedding_model():
    """验证嵌入模型"""
    logger.info("=" * 50)
    logger.info("Step 2: 验证BGE-M3嵌入模型")
    logger.info("=" * 50)

    try:
        from app.services.embedding.bge_m3_embedder import BGEM3Embedder

        embedder = BGEM3Embedder()
        logger.success("嵌入模型加载成功")

        # 测试嵌入
        test_text = "这是一条测试文本，用于验证嵌入模型功能"
        result = embedder.embed_single(test_text)

        logger.info(f"Dense向量维度: {len(result['dense'])}")
        logger.info(f"Sparse向量词数: {len(result['sparse'])}")

        return True

    except Exception as e:
        logger.error(f"嵌入模型验证失败: {e}")
        logger.info("请确保已安装FlagEmbedding: pip install FlagEmbedding")
        return False


def verify_sample_document():
    """验证示例文档处理"""
    logger.info("=" * 50)
    logger.info("Step 3: 验证文档处理流程")
    logger.info("=" * 50)

    # 使用内置的示例文本（无需外部文件）
    sample_text = """
# GB 7258-2017 机动车运行安全技术条件

第一章 范围

第一条 本标准规定了机动车运行安全技术条件，适用于在我国道路上行驶的所有机动车。

第二条 本标准包括整车、发动机、传动系、行驶系、制动系、照明与信号装置等技术要求。

第二章 术语和定义

第三条 下列术语和定义适用于本标准：

（一）机动车：以动力装置驱动或者牵引，上道路行驶的供人员乘用或者用于运送物品的轮式车辆。

（二）整车产品：完整的机动车产品，包括所有必要的部件和系统。

第三章 整车技术要求

第四条 机动车整车应满足以下基本技术要求：

1. 车辆外廓尺寸应符合规定限值；
2. 车辆应具有唯一的产品标识；
3. 车辆结构应安全可靠，各部件连接牢固。

第五条 车辆应配备必要的安全装置，包括：
- 制动系统
- 照明与信号装置
- 安全带
- 灭火器
"""

    try:
        from app.services.embedding.text_chunker import RegulationChunker
        from app.services.embedding.bge_m3_embedder import BGEM3Embedder
        from app.services.storage.milvus_client import MilvusClient

        # 1. 分块
        logger.info("测试分块...")
        chunker = RegulationChunker(chunk_size=256)
        chunks = chunker.chunk_document(
            sample_text,
            doc_id="gb7258_test",
            doc_name="GB 7258-2017 测试",
            regulation_type="车辆安全"
        )
        logger.success(f"分块完成，共{len(chunks)}个chunk")

        # 2. 嵌入
        logger.info("测试嵌入...")
        embedder = BGEM3Embedder()
        embeddings = embedder.embed([c.content for c in chunks])
        logger.success(f"嵌入完成，向量数: {len(embeddings.dense_embeddings)}")

        # 3. 入库
        logger.info("测试入库...")
        client = MilvusClient()
        client.connect()
        client.create_collection(recreate=False)
        client.load_collection()

        inserted_ids = client.insert_chunks(chunks, embeddings)
        logger.success(f"入库完成，共{len(inserted_ids)}条记录")

        # 4. 检索
        logger.info("测试检索...")
        query = "机动车安全技术要求"
        query_emb = embedder.embed_single(query)

        results = client.hybrid_search(
            query_dense=query_emb['dense'].tolist(),
            query_sparse=query_emb['sparse'],
            top_k=3
        )
        logger.success(f"检索完成，返回{len(results)}条结果")

        for i, r in enumerate(results):
            logger.info(f"结果{i+1}: 分数={r.score:.4f}, 内容={r.content[:50]}...")

        client.disconnect()
        return True

    except Exception as e:
        logger.error(f"文档处理验证失败: {e}")
        return False


def main():
    """主验证流程"""
    logger.info("\n" + "=" * 60)
    logger.info("AI+合规智能中枢 MVP功能验证")
    logger.info("=" * 60)

    results = []

    # 1. Milvus连接验证
    results.append(("Milvus连接", verify_milvus_connection()))

    # 2. 嵌入模型验证
    results.append(("嵌入模型", verify_embedding_model()))

    # 3. 文档处理验证
    results.append(("文档处理", verify_sample_document()))

    # 输出结果汇总
    logger.info("\n" + "=" * 60)
    logger.info("验证结果汇总")
    logger.info("=" * 60)

    all_passed = True
    for name, passed in results:
        status = "✅ 通过" if passed else "❌ 失败"
        logger.info(f"{name}: {status}")
        if not passed:
            all_passed = False

    if all_passed:
        logger.success("\n🎉 所有验证通过！MVP功能正常")
    else:
        logger.warning("\n⚠️  部分验证失败，请检查配置和环境")

    return all_passed


if __name__ == "__main__":
    success = main()
    sys.exit(0 if success else 1)