app/search.py

import os

import numpy as np
import pandas as pd
import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

from .utils import (
    bonus_lexical,
    inferir_categoria_consulta,
    limpar_texto,
    mapear_categoria,
)


BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
DATA_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "data")
LOGS_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "logs")

PATH_PRODUCTS = os.path.join(DATA_DIR, "produtos_finetunado.csv")
PATH_EMBEDDINGS = os.path.join(DATA_DIR, "embeddings_produtos_finetunado.npy")
PATH_NEGATIVE_MEMORY = os.path.join(LOGS_DIR, "negative_memory.csv")

MODEL_NAME = os.getenv("HF_MODEL_REPO", "Ana2012/bertimbau-buscador").strip()
HF_API_TOKEN = os.getenv("HF_API_TOKEN", "").strip()


class SearchEngine:
    def __init__(self):
        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        self.model = None
        self.df_produtos = None
        self.emb_produtos = None
        self.df_negative_memory = pd.DataFrame()
        self.negative_memory_mtime = None

    def load(self):
        self._load_products()
        self._load_model()
        self._load_embeddings()
        self._refresh_negative_memory(force=True)

    def _load_products(self):
        df = pd.read_csv(PATH_PRODUCTS)
        df.columns = df.columns.str.strip().str.lower()

        df["product_name"] = df["product_name"].fillna("").astype(str)
        df["description"] = df["description"].fillna("").astype(str)
        df["categoria_principal"] = df["categoria_principal"].fillna("").astype(str)
        df["category_names_text"] = df["category_names_text"].fillna("").astype(str)
        df["region"] = df["region"].fillna("").astype(str)
        df["neighborhood"] = df["neighborhood"].fillna("").astype(str)

        df["product_name_limpo"] = df["product_name"].apply(limpar_texto)
        df["description_limpa"] = df["description"].apply(limpar_texto)
        df["categoria_principal_limpa"] = df["categoria_principal"].apply(limpar_texto)
        df["category_names_text_limpo"] = df["category_names_text"].apply(limpar_texto)
        df["region_limpa"] = df["region"].apply(limpar_texto)
        df["neighborhood_limpo"] = df["neighborhood"].apply(limpar_texto)

        df["texto_busca_reforcado"] = (
            "produto " + df["product_name_limpo"] + " "
            + "categoria " + df["categoria_principal_limpa"] + " "
            + "categorias " + df["category_names_text_limpo"] + " "
            + "bairro " + df["neighborhood_limpo"] + " "
            + "regiao " + df["region_limpa"] + " "
            + "descricao " + df["description_limpa"]
        ).str.strip()

        df["categoria_grupo"] = df["categoria_principal"].apply(mapear_categoria)

        self.df_produtos = df

    def _load_model(self):
        kwargs = {"device": self.device}
        if HF_API_TOKEN:
            kwargs["token"] = HF_API_TOKEN

        # Usa o mesmo pipeline validado localmente com SentenceTransformer.
        self.model = SentenceTransformer(MODEL_NAME, **kwargs)

    def _load_embeddings(self):
        self.emb_produtos = np.load(PATH_EMBEDDINGS)

        # Se estes embeddings .npy foram gerados com outro pipeline
        # (por exemplo, AutoModel + mean pooling manual), os scores podem ficar inconsistentes.
        # Nesse caso, regenere os embeddings dos produtos com o mesmo SentenceTransformer.
        if self.emb_produtos.ndim != 2:
            raise RuntimeError("O arquivo de embeddings precisa conter uma matriz 2D.")

    def runtime_info(self):
        return {
            "model_repo": MODEL_NAME,
            "device": self.device,
            "products_loaded": 0 if self.df_produtos is None else int(len(self.df_produtos)),
            "embeddings_loaded": 0 if self.emb_produtos is None else int(len(self.emb_produtos)),
            "embedding_dim": 0 if self.emb_produtos is None else int(self.emb_produtos.shape[1]),
        }

    def _refresh_negative_memory(self, force=False):
        if not os.path.exists(PATH_NEGATIVE_MEMORY):
            self.df_negative_memory = pd.DataFrame()
            self.negative_memory_mtime = None
            return

        current_mtime = os.path.getmtime(PATH_NEGATIVE_MEMORY)
        if not force and self.negative_memory_mtime == current_mtime:
            return

        df = pd.read_csv(PATH_NEGATIVE_MEMORY)
        df.columns = df.columns.str.strip().str.lower()

        for col in ["query", "product_id", "product_name", "motivo", "rating"]:
            if col not in df.columns:
                df[col] = ""

        df["query"] = df["query"].fillna("").astype(str)
        df["query_limpa"] = df["query"].apply(limpar_texto)
        df["product_id"] = df["product_id"].fillna("").astype(str)
        df["product_name"] = df["product_name"].fillna("").astype(str)
        df["motivo"] = df["motivo"].fillna("").astype(str)
        df["rating_num"] = pd.to_numeric(df["rating"], errors="coerce")

        self.df_negative_memory = df
        self.negative_memory_mtime = current_mtime

    def _similaridade_consulta(self, query_atual, query_memoria):
        if not query_atual or not query_memoria:
            return 0.0

        if query_atual == query_memoria:
            return 1.0

        termos_atuais = set(query_atual.split())
        termos_memoria = set(query_memoria.split())

        if not termos_atuais or not termos_memoria:
            return 0.0

        intersecao = len(termos_atuais & termos_memoria)
        if intersecao == 0:
            return 0.0

        return intersecao / max(len(termos_atuais), len(termos_memoria))

    def _calcular_penalidade_feedback(self, query_text, df_filtrado):
        self._refresh_negative_memory()

        if self.df_negative_memory.empty:
            return np.zeros(len(df_filtrado))

        query_limpa = limpar_texto(query_text)
        memorias = self.df_negative_memory[
            self.df_negative_memory["product_id"].isin(df_filtrado["product_id"].astype(str))
        ]

        if memorias.empty:
            return np.zeros(len(df_filtrado))

        penalidades = {}

        for _, memoria in memorias.iterrows():
            similaridade = self._similaridade_consulta(query_limpa, memoria["query_limpa"])
            if similaridade <= 0:
                continue

            penalidade = 0.08 + (0.12 * similaridade)

            if memoria["motivo"] == "nao_foi_util":
                penalidade += 0.04

            if pd.notna(memoria["rating_num"]) and memoria["rating_num"] <= 2:
                penalidade += 0.04

            product_id = memoria["product_id"]
            penalidades[product_id] = min(penalidades.get(product_id, 0.0) + penalidade, 0.45)

        return df_filtrado["product_id"].astype(str).map(lambda x: penalidades.get(x, 0.0)).values

    def gerar_embedding_unico(self, texto):
        embedding = self.model.encode(
            texto,
            convert_to_numpy=True,
            normalize_embeddings=False,
            show_progress_bar=False,
        )
        return np.asarray(embedding, dtype=np.float32)

    def buscar(self, query_text, top_k=5):
        query_limpa = limpar_texto(query_text)
        categoria = inferir_categoria_consulta(query_limpa)

        if categoria is not None:
            mask = self.df_produtos["categoria_grupo"] == categoria
            df_filtrado = self.df_produtos[mask].copy()
            idx_filtrado = df_filtrado.index.tolist()
        else:
            df_filtrado = self.df_produtos.copy()
            idx_filtrado = df_filtrado.index.tolist()

        if len(df_filtrado) == 0:
            df_filtrado = self.df_produtos.copy()
            idx_filtrado = df_filtrado.index.tolist()

        emb_query = self.gerar_embedding_unico(query_text).reshape(1, -1)
        emb_base = self.emb_produtos[idx_filtrado]

        if emb_base.shape[1] != emb_query.shape[1]:
            raise RuntimeError(
                "Dimensao incompatível entre os embeddings salvos e o embedding da consulta. "
                "Regenere o arquivo .npy com o mesmo modelo SentenceTransformer."
            )

        sims = cosine_similarity(emb_query, emb_base)[0]

        bonus = df_filtrado.apply(
            lambda row: bonus_lexical(
                query_text,
                row["product_name"],
                row["categoria_principal"],
                row["neighborhood"],
                row["region"],
                row["description"],
                row["texto_busca_reforcado"],
            ),
            axis=1,
        ).values

        penalidade_feedback = self._calcular_penalidade_feedback(query_text, df_filtrado)
        score_final = sims + bonus - penalidade_feedback

        top_idx_local = np.argsort(score_final)[::-1][:top_k]

        resultados = []
        for rank, idx_local in enumerate(top_idx_local, start=1):
            idx_global = idx_filtrado[idx_local]
            prod = self.df_produtos.iloc[idx_global]

            resultados.append({
                "rank": rank,
                "establishment_id": str(prod["establishment_id"]),
                "product_id": str(prod["product_id"]),
                "product_name": prod["product_name"],
                "categoria_principal": prod["categoria_principal"],
                "categoria_grupo": prod["categoria_grupo"],
                "region": prod["region"],
                "neighborhood": prod["neighborhood"],
                "score_semantico": float(sims[idx_local]),
                "bonus_lexical": float(bonus[idx_local]),
                "penalidade_feedback": float(penalidade_feedback[idx_local]),
                "score_final": float(score_final[idx_local]),
            })

        return {
            "query": query_text,
            "categoria_inferida": categoria,
            "resultados": resultados,
        }