# version - ArcticMonkey:19.03.24:1743

# python core libraries
import os 

import psutil

# components from other authors
from streamlit_mic_recorder import mic_recorder

# core modules
from audio_processing.A2T import A2T
from audio_processing.T2A import T2A
from command.utils import build_chain
from llm.llm_factory import LLM_Factory


# Можна редагувати аби не повтрювалось
greeting_text = "Hi, my name is M8... oops, that's from my future, but right now I'm Chelsea, your personal voice assistant. Ask me anything you want and I'll try to help you."

llm_model = LLM_Factory()

def prepare_cor(input_text: str):
    return build_chain.build_command_chain().handle_command(input_text)

# Базово буде hf, а далі виходячи з завдання буде змінюватися.
# Від можливості використовувати AI agent також буде залежати trigger, якщо використовується, то ліпше використовувати lc ніж hf.
trigger = {"hf": "effective"}

t2a = T2A()

def main():
    t2a.autoplay(greeting_text, just_once=True)
    
    mic = mic_recorder(start_prompt="Record", stop_prompt="Stop", just_once=True)

    if mic is not None:
        a2t = A2T(mic["bytes"])
        text = a2t.predict()
        print(text)

        # Придумати як реалізувати команди
        # prepare_cor(input_text=text)

        # Треба для lc реалізувати буде виклик очишення
        llm = llm_model.create_llm(prompt_entity=text, prompt_id=1, trigger=trigger)
        response = llm.execution() if llm is not None else "Oops occurred some error. Please try again. Who is Jhon Galt!"

        # Треба буде переписати клас, передавати текст не через __init__ а в autoplay.
        t2a.autoplay(response)


if __name__ == "__main__":
    print(f"Total Memory: {psutil.virtual_memory().total / (1024**3):.2f} GB")
    print(f"Available Memory: {psutil.virtual_memory().available / (1024**3):.2f} GB")
    print(f"CPU Cores: {psutil.cpu_count()}")
    print(f"CPU Usage: {psutil.cpu_percent()}%")
    
    main()