package main

import (
	"bufio"
	"encoding/csv"
	"encoding/gob"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"log"
	"math"
	"os"
	"path/filepath"
	"sort"
	"strings"

	"gorgonia.org/gorgonia"
	"gorgonia.org/tensor"
)

// ParsedData представляет структуру для входных и выходных данных
type ParsedData struct {
	Input  string
	Output string
}

// Константы для ограничения количества сообщений и размера словаря
const (
	maxTrainMessages = 9900
	maxVocabSize     = 50000 // Уменьшено до 50,000 для управляемого размера словаря
	numEpochs        = 10
	batchSize        = 150
)

// ResponseMapping хранит соответствие между строковыми ответами и их индексами
type ResponseMapping struct {
	ResponseToIndex map[string]int
	IndexToResponse []string
}

// LoadFiles загружает файлы из указанной директории
func LoadFiles(dirname string, maxMessages int) ([]ParsedData, error) {
	var data []ParsedData
	err := filepath.WalkDir(dirname, func(path string, d os.DirEntry, err error) error {
		if err != nil {
			return err
		}
		if d.IsDir() || len(data) >= maxMessages {
			return nil
		}

		if strings.HasSuffix(d.Name(), ".csv") {
			f, err := os.Open(path)
			if err != nil {
				return err
			}
			defer f.Close()

			r := csv.NewReader(f)
			records, err := r.ReadAll()
			if err != nil {
				return err
			}

			for i := 1; i < len(records) && len(data) < maxMessages; i++ {
				record := records[i]
				if len(record) >= 2 {
					data = append(data, ParsedData{
						Input:  record[0],
						Output: record[1],
					})
				}
			}
		} else if strings.HasSuffix(d.Name(), ".txt") || strings.HasSuffix(d.Name(), ".dt") {
			content, err := ioutil.ReadFile(path)
			if err != nil {
				return err
			}
			lines := strings.Split(string(content), "\n")
			for _, line := range lines {
				if len(data) >= maxMessages {
					break
				}
				parts := strings.Split(line, ":")
				if len(parts) > 1 {
					data = append(data, ParsedData{
						Input:  strings.TrimSpace(parts[0]),
						Output: strings.TrimSpace(parts[1]),
					})
				}
			}
		}
		return nil
	})
	return data, err
}

// Tokenize разбивает текст на токены
func Tokenize(text string) []string {
	return strings.Fields(strings.TrimSpace(text))
}

// BuildVocab строит словарь на основе частоты слов
func BuildVocab(data []ParsedData) map[string]int {
	vocab := make(map[string]int)
	wordFreq := make(map[string]int)

	for _, item := range data {
		tokens := append(Tokenize(item.Input), Tokenize(item.Output)...)
		for _, token := range tokens {
			wordFreq[token]++
		}
	}

	type kv struct {
		Key   string
		Value int
	}

	var freqs []kv
	for k, v := range wordFreq {
		freqs = append(freqs, kv{k, v})
	}

	sort.Slice(freqs, func(i, j int) bool {
		return freqs[i].Value > freqs[j].Value
	})

	if len(freqs) > maxVocabSize {
		freqs = freqs[:maxVocabSize]
	}

	for i, kv := range freqs {
		vocab[kv.Key] = i
	}
	return vocab
}

// Vectorize преобразует токены в векторное представление
func Vectorize(tokens []string, vocab map[string]int) []float32 {
	vector := make([]float32, len(vocab))
	for _, token := range tokens {
		if idx, exists := vocab[token]; exists {
			vector[idx] += 1
		}
	}
	return vector
}

// Сохранение и загрузка весов модели
func SaveWeights(weights *tensor.Dense, filename string) error {
	f, err := os.Create(filename)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	encoder := gob.NewEncoder(f)
	return encoder.Encode(weights)
}

func LoadWeights(filename string) (*tensor.Dense, error) {
	f, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	defer f.Close()

	var weights tensor.Dense
	decoder := gob.NewDecoder(f)
	if err := decoder.Decode(&weights); err != nil {
		return nil, err
	}
	return &weights, nil
}

// Сохранение и загрузка словаря
func SaveVocabulary(vocab map[string]int, filename string) error {
	f, err := os.Create(filename)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	encoder := gob.NewEncoder(f)
	return encoder.Encode(vocab)
}

func LoadVocabulary(filename string) (map[string]int, error) {
	f, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	defer f.Close()

	var vocab map[string]int
	decoder := gob.NewDecoder(f)
	if err := decoder.Decode(&vocab); err != nil {
		return nil, err
	}
	return vocab, nil
}

// SaveResponseMapping сохраняет соответствие ответов
func SaveResponseMapping(mapping ResponseMapping, filename string) error {
	f, err := os.Create(filename)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	encoder := gob.NewEncoder(f)
	return encoder.Encode(mapping)
}

// LoadResponseMapping загружает соответствие ответов
func LoadResponseMapping(filename string) (ResponseMapping, error) {
	f, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		return ResponseMapping{}, err
	}
	defer f.Close()

	var mapping ResponseMapping
	decoder := gob.NewDecoder(f)
	if err := decoder.Decode(&mapping); err != nil {
		return ResponseMapping{}, err
	}
	return mapping, nil
}

// BuildResponseMapping строит соответствие между ответами и индексами
func BuildResponseMapping(data []ParsedData) ResponseMapping {
	responseToIndex := make(map[string]int)
	var indexToResponse []string

	for _, item := range data {
		if _, exists := responseToIndex[item.Output]; !exists {
			responseToIndex[item.Output] = len(indexToResponse)
			indexToResponse = append(indexToResponse, item.Output)
		}
	}

	return ResponseMapping{
		ResponseToIndex: responseToIndex,
		IndexToResponse: indexToResponse,
	}
}

// trainModel обучает модель на данных из trainDir
func trainModel(trainDir string, maxTrainMessages int) {
	parsedData, err := LoadFiles(trainDir, maxTrainMessages)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error loading training files: %v", err)
	}

	fmt.Printf("Loaded %d training records\n", len(parsedData))

	vocab := BuildVocab(parsedData)
	responseMapping := BuildResponseMapping(parsedData)

	numClasses := len(responseMapping.IndexToResponse)
	fmt.Printf("Number of response classes: %d\n", numClasses)

	// Создание директории models, если она не существует
	if err := os.MkdirAll("models", os.ModePerm); err != nil {
		log.Fatalf("Error creating models directory: %v", err)
	}

	// Сохранение словаря и соответствия ответов в директорию models
	if err := SaveVocabulary(vocab, "models/vocab.gob"); err != nil {
		log.Fatalf("Error saving vocabulary: %v", err)
	}
	if err := SaveResponseMapping(responseMapping, "models/response_mapping.gob"); err != nil {
		log.Fatalf("Error saving response mapping: %v", err)
	}

	totalSamples := len(parsedData)

	g := gorgonia.NewGraph()

	inputSize := len(vocab)
	w := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(inputSize, numClasses), gorgonia.WithInit(gorgonia.GlorotN(1.0)))

	x := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(batchSize, inputSize), gorgonia.WithName("x"))
	y := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(batchSize, numClasses), gorgonia.WithName("y"))

	// Yhat = X * W
	yhat := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, w))

	// Apply softmax to get probabilities
	softmax := gorgonia.Must(gorgonia.SoftMax(yhat))

	// Cross-entropy loss
	logsoftmax := gorgonia.Must(gorgonia.Log(softmax))
	crossEntropy := gorgonia.Must(gorgonia.HadamardProd(y, logsoftmax))
	loss := gorgonia.Must(gorgonia.Neg(gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.Sum(crossEntropy, 1))))))

	// Создание градиентов
	_, err = gorgonia.Grad(loss, w)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create gradients: %v", err)
	}

	// Инициализация оптимизатора
	optimizer := gorgonia.NewAdamSolver(gorgonia.WithLearnRate(0.001))

	// Создание машины
	machine := gorgonia.NewTapeMachine(g, gorgonia.BindDualValues(w))
	defer machine.Close()

	for epoch := 0; epoch < numEpochs; epoch++ {
		var epochLossTotal float64
		barWidth := 50 // Ширина индикатора прогресса

		// Инициализация индикатора прогресса
		fmt.Printf("Epoch %d/%d\n[", epoch+1, numEpochs)
		for i := 0; i < barWidth; i++ {
			fmt.Print(" ")
		}
		fmt.Print("] 0%")
		fmt.Print("\r[") // Перемещение курсора обратно к началу индикатора прогресса

		for start := 0; start < totalSamples; start += batchSize {
			end := start + batchSize
			batchSizeActual := batchSize

			if end > totalSamples {
				batchSizeActual = totalSamples - start
				end = totalSamples
			}

			// Инициализация данных с паддингом
			xValData := make([]float32, batchSize*inputSize)  // Паддинг нулями по умолчанию
			yValData := make([]float32, batchSize*numClasses) // Паддинг нулями по умолчанию

			for i := range yValData {
				yValData[i] = 0.0
			} // Закрытый цикл для yValData

			for i := start; i < end; i++ {
				tokens := Tokenize(parsedData[i].Input)
				inputVec := Vectorize(tokens, vocab)
				idx := i - start

				copy(xValData[idx*inputSize:(idx+1)*inputSize], inputVec)

				// Получение класса для Output
				responseIdx, exists := responseMapping.ResponseToIndex[parsedData[i].Output]
				if !exists {
					log.Fatalf("Unknown response: %s", parsedData[i].Output)
				}
				yValData[idx*numClasses+responseIdx] = 1.0
			}

			xVal := tensor.New(tensor.WithShape(batchSize, inputSize), tensor.Of(tensor.Float32), tensor.WithBacking(xValData))
			yVal := tensor.New(tensor.WithShape(batchSize, numClasses), tensor.Of(tensor.Float32), tensor.WithBacking(yValData))

			// Установка значений узлов с помощью gorgonia.Let
			if err := gorgonia.Let(x, xVal); err != nil {
				log.Fatalf("Error setting x value: %v", err)
			}
			if err := gorgonia.Let(y, yVal); err != nil {
				log.Fatalf("Error setting y value: %v", err)
			}

			if err := machine.RunAll(); err != nil {
				log.Fatalf("Machine run error during training: %v", err)
			}

			// Получение значения функции потерь
			lossData := loss.Value().Data()
			lossVal, ok := lossData.(float32)
			if !ok {
				log.Fatalf("Unexpected type for loss value: %T", lossData)
			}

			epochLossTotal += float64(lossVal) * float64(batchSizeActual)

			// Обновление весов
			nodes := gorgonia.Nodes{w}
			if err := optimizer.Step(gorgonia.NodesToValueGrads(nodes)); err != nil {
				log.Fatalf("Error during optimizer step: %v", err)
			}

			// Обновление индикатора прогресса
			currentBatch := start + batchSize
			if currentBatch > totalSamples {
				currentBatch = totalSamples
			}
			percent := float64(currentBatch) / float64(totalSamples)
			filledLength := int(float64(barWidth) * percent) // Преобразование barWidth в float64 перед умножением

			// Перемещение курсора к началу индикатора прогресса
			fmt.Printf("\r[") // Сброс строки индикатора прогресса
			for i := 0; i < filledLength; i++ {
				fmt.Print("=")
			}
			for i := filledLength; i < barWidth; i++ {
				fmt.Print(" ")
			}
			fmt.Printf("] %3.0f%%", percent*100)

			machine.Reset()
		}

		averageLoss := epochLossTotal / float64(totalSamples)
		// Переход на следующую строку после завершения индикатора прогресса
		fmt.Printf("\r[")
		for i := 0; i < barWidth; i++ {
			fmt.Print("=")
		}
		fmt.Printf("] 100%% - Average Loss: %.4f\n", averageLoss)
	}

	fmt.Println("Model training complete")

	// Сохранение весов модели в директорию models
	if err := SaveWeights(w.Value().(*tensor.Dense), "models/model_weights.gob"); err != nil {
		log.Fatalf("Error saving model weights: %v", err)
	} else {
		fmt.Println("Model weights saved successfully.")
	}
}

// interactWithModel позволяет взаимодействовать с обученной моделью
func interactWithModel() {
	weightsTensor, err := LoadWeights("models/model_weights.gob")
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error loading model weights: %v", err)
	}

	vocab, err := LoadVocabulary("models/vocab.gob")
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error loading vocabulary: %v", err)
	}

	responseMapping, err := LoadResponseMapping("models/response_mapping.gob")
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error loading response mapping: %v", err)
	}

	numClasses := len(responseMapping.IndexToResponse)
	inputSize := len(vocab)
	reader := bufio.NewReader(os.Stdin)

	// Создание графа для предсказания
	g := gorgonia.NewGraph()
	w := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(inputSize, numClasses), gorgonia.WithValue(weightsTensor))

	x := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(1, inputSize))
	softmax := gorgonia.Must(gorgonia.SoftMax(gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, w))))

	machine := gorgonia.NewTapeMachine(g, gorgonia.BindDualValues(w))
	defer machine.Close()

	for {
		fmt.Print("Ask a question (or type 'exit' to quit): ")
		text, _ := reader.ReadString('\n')
		text = strings.TrimSpace(text)

		if text == "exit" {
			break
		}

		tokens := Tokenize(text)
		inputVec := Vectorize(tokens, vocab)

		xValData := make([]float32, inputSize)
		copy(xValData, inputVec)
		xVal := tensor.New(tensor.WithShape(1, inputSize), tensor.Of(tensor.Float32), tensor.WithBacking(xValData))

		// Установка значения узла x с помощью gorgonia.Let
		if err := gorgonia.Let(x, xVal); err != nil {
			log.Fatalf("Error setting x value: %v", err)
		}

		if err := machine.RunAll(); err != nil {
			log.Fatalf("Machine run error during interaction: %v", err)
		}

		// Получение предсказанных вероятностей
		predictionsVal := softmax.Value().Data().([]float32)
		// Нахождение индекса с максимальной вероятностью
		maxIdx := 0
		maxProb := predictionsVal[0]
		for i, prob := range predictionsVal {
			if prob > maxProb {
				maxProb = prob
				maxIdx = i
			}
		}

		response := responseMapping.IndexToResponse[maxIdx]

		fmt.Printf("Generated Response: %s (Probability: %.4f)\n", response, maxProb)
		machine.Reset()
	}
}

// validateModel выполняет валидацию модели на данных из validationDir
func validateModel(validationDir string) {
	weightsTensor, err := LoadWeights("models/model_weights.gob")
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error loading model weights: %v", err)
	}

	vocab, err := LoadVocabulary("models/vocab.gob")
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error loading vocabulary: %v", err)
	}

	responseMapping, err := LoadResponseMapping("models/response_mapping.gob")
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error loading response mapping: %v", err)
	}

	numClasses := len(responseMapping.IndexToResponse)
	inputSize := len(vocab)

	validationData, err := LoadFiles(validationDir, maxTrainMessages) // Используйте подходящее ограничение
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error loading validation files: %v", err)
	}

	fmt.Printf("Loaded %d validation records\n", len(validationData))

	g := gorgonia.NewGraph()
	w := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(inputSize, numClasses), gorgonia.WithValue(weightsTensor))

	x := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(1, inputSize))
	y := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(1, numClasses))

	yhat := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, w))
	softmax := gorgonia.Must(gorgonia.SoftMax(yhat))

	// Валидация не требует градиентов, поэтому не нужно вызывать Grad
	machine := gorgonia.NewTapeMachine(g, gorgonia.BindDualValues(w))
	defer machine.Close()

	var totalLoss float64
	correct := 0
	total := len(validationData)

	for idx, item := range validationData {
		inputTokens := Tokenize(item.Input)
		inputVec := Vectorize(inputTokens, vocab)

		xValData := make([]float32, inputSize)
		copy(xValData, inputVec)
		xVal := tensor.New(tensor.WithShape(1, inputSize), tensor.Of(tensor.Float32), tensor.WithBacking(xValData))

		// Получение класса для Output
		responseIdx, exists := responseMapping.ResponseToIndex[item.Output]
		if !exists {
			log.Fatalf("Unknown response in validation data: %s", item.Output)
		}

		// Создание one-hot вектора для y
		yValData := make([]float32, numClasses)
		yValData[responseIdx] = 1.0
		yVal := tensor.New(tensor.WithShape(1, numClasses), tensor.Of(tensor.Float32), tensor.WithBacking(yValData))

		// Установка значений узлов x и y с помощью gorgonia.Let
		if err := gorgonia.Let(x, xVal); err != nil {
			log.Fatalf("Error setting x value: %v", err)
		}
		if err := gorgonia.Let(y, yVal); err != nil {
			log.Fatalf("Error setting y value: %v", err)
		}

		if err := machine.RunAll(); err != nil {
			log.Fatalf("Machine run error during validation: %v", err)
		}

		// Получение предсказанных вероятностей
		predictionsVal := softmax.Value().Data().([]float32)
		// Нахождение индекса с максимальной вероятностью
		maxIdx := 0
		maxProb := predictionsVal[0]
		for i, prob := range predictionsVal {
			if prob > maxProb {
				maxProb = prob
				maxIdx = i
			}
		}

		// Вычисляем бинарную кросс-энтропию для текущего примера
		epsilon := float32(1e-7) // Для предотвращения log(0)
		p := float32(math.Min(math.Max(float64(predictionsVal[responseIdx]), float64(epsilon)), 1-1e-7))
		lossVal := -yValData[responseIdx] * float32(math.Log(float64(p)))

		totalLoss += float64(lossVal)

		if maxIdx == responseIdx {
			correct++
		}

		machine.Reset()

		// Опционально: вывод прогресса
		if (idx+1)%1000 == 0 || idx+1 == total {
			fmt.Printf("Validated %d/%d examples\n", idx+1, total)
		}
	}

	averageLoss := totalLoss / float64(total)
	accuracy := float64(correct) / float64(total) * 100
	fmt.Printf("Validation Loss: %.4f\n", averageLoss)
	fmt.Printf("Validation Accuracy: %.2f%%\n", accuracy)
}

// main - точка входа программы
func main() {
	fmt.Print("Enter mode of operation (t for training, v for validation, d for dialogue, deb for debug): ")
	scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
	scanner.Scan()
	mode := scanner.Text()

	switch mode {
	case "t":
		trainModel("fgothi", maxTrainMessages)
	case "v":
		validateModel("fgotbye")
	case "d":
		interactWithModel()
	default:
		fmt.Println("Unknown mode. Use 't' for training, 'v' for validation, 'd' for dialogue, or 'deb' for debug.")
	}
}

он адет такой ответ

Enter mode of operation (t for training, v for validation, d for dialogue, deb for debug): d
Ask a question (or type 'exit' to quit): привет
Generated Response: ♥♠чем♥
глубже♥☻в♥♠лес♥♠тем♥шкибиди♥♠доп♥♦ес♣☺.♥☺R◄☺-♥☺O♥☺F♥☺L♥♠Нет♥♦да♥♦Ты☺<♥  alternate☺_♥♣macho♦↕94991111937028510☺>♥ (Probability: 0.0006)
Ask a question (or type 'exit' to quit): пр
Generated Response: ♥♠чем♥
глубже♥☻в♥♠лес♥♠тем♥шкибиди♥♠доп♥♦ес♣☺.♥☺R◄☺-♥☺O♥☺F♥☺L♥♠Нет♥♦да♥♦Ты☺<♥  alternate☺_♥♣macho♦↕94991111937028510☺>♥ (Probability: 0.0006)

уже лучше но доджен ьбыитть нормально сгенерированный ответ на основе обучений  исправляй