import os
import json
import logging
import google.generativeai as genai
from typing import Dict, Any, Optional

logger = logging.getLogger("AI-Service")

class AIService:
    # Konfiguráció a .env-ből
    api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
    if api_key:
        genai.configure(api_key=api_key)
    
    # 1.5 Flash a legjobb ár/érték/sebesség arányú multimodális modell
    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

    @classmethod
    async def get_clean_vehicle_data(cls, make: str, raw_model: str, v_type: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        """Robot 2: Technikai dúsítás és névtisztítás (pl. Yamaha 4HN)."""
        prompt = f"""
        Rendszer: Technikai gépjárműszakértő vagy.
        Feladat: Tisztítsd meg a '{make} {raw_model}' ({v_type}) adatot.
        Kimenet: Kizárólag JSON, magyarázat nélkül.
        Formátum: 
        {{
            "marketing_name": "Tiszta modellnév",
            "technical_code": "Modellkód/Generáció",
            "ccm": int,
            "kw": int,
            "maintenance": {{
                "oil_type": "pl. 10W-40",
                "oil_qty": float,
                "spark_plug": "típus",
                "coolant": "típus"
            }}
        }}
        """
        try:
            response = cls.model.generate_content(prompt)
            # A Gemini néha ```json ... ``` blokkba teszi, ezt le kell tisztítani
            json_text = response.text.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
            return json.loads(json_text)
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ AI Dúsítás hiba: {e}")
            return None

    @classmethod
    async def analyze_document_image(cls, image_data: bytes, doc_type: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        """Robot 3: AI OCR - Forgalmi, Személyi, Számla, KM-óra elemzés."""
        
        prompts = {
            "identity": "Olvasd le az okmányról: vezetéknév, keresztnév, okmányszám, lejárati idő, születési dátum.",
            "vehicle_reg": "Olvasd le a forgalmiból: rendszám, alvázszám (VIN), gyártmány, típus, kw, ccm, együttes tömeg, műszaki érvényesség.",
            "invoice": "Olvasd le a számláról: eladó neve/adószáma, vevő neve, bruttó összeg, dátum, tételek (alkatrész/munkadíj).",
            "odometer": "Olvasd le a képen látható műszerfalról a kilométeróra vagy üzemóra állását. Csak a számot add vissza."
        }

        prompt = f"Rendszer: Profi OCR és dokumentum-elemző vagy. {prompts.get(doc_type, 'Elemezd a képet.')} Válaszolj tiszta JSON formátumban."

        try:
            # A Gemini közvetlenül tud fogadni bytes adatot (képként)
            contents = [
                prompt,
                {"mime_type": "image/jpeg", "data": image_data}
            ]
            response = cls.model.generate_content(contents)
            json_text = response.text.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
            return json.loads(json_text)
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ AI OCR hiba ({doc_type}): {e}")
            return None