from typing import Annotated
from valetax_rag import ValetaxRAG
from typing import List, Optional
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
from config import llm,memory

rag = ValetaxRAG()

search = DuckDuckGoSearchRun()


async def rag_tool(query: Annotated[str, "The user’s question about the documents"]) -> str:
    """Answer user questions using the async RAG pipeline."""
    return await rag.query(query)



# مكان مؤقت لتخزين بيانات التيكت
ticket_memory = {}



async def store_ticket_info(
    conversation_text: Annotated[str, "Full conversation or user message with issue details"]
) -> str:
    """Extract and store ticket information from conversation text."""
    
    extraction_prompt = f"""
استخرج البيانات التالية من هذا النص:

النص: "{conversation_text}"

أرجع الإجابة بالتنسيق التالي بالضبط:
Issue: [وصف المشكلة بالتفصيل]
Email: [البريد الإلكتروني أو "غير متوفر"]  
Documents: [true إذا ذكر مستندات، false إذا لم يذكر]
"""

    try:
        # استخدام الـ LLM لاستخراج البيانات
        response = llm.invoke(extraction_prompt)
        extracted_text = response.content
        
        # تحليل الرد
        lines = extracted_text.strip().split('\n')
        issue = ""
        email = ""
        has_docs = False
        
        for line in lines:
            if line.startswith("Issue:"):
                issue = line.replace("Issue:", "").strip()
            elif line.startswith("Email:"):
                email = line.replace("Email:", "").strip()
            elif line.startswith("Documents:"):
                has_docs = "true" in line.lower()
        
        # تحقق من صحة البيانات
        if not issue or issue == "غير متوفر" or len(issue) < 5:
            return "⚠️ لم أتمكن من فهم المشكلة. يرجى وصف المشكلة بوضوح أكثر"
            
        if not email or email == "غير متوفر" or "@" not in email:
            return "⚠️ يرجى تقديم البريد الإلكتروني للتواصل معك"
        
        # حفظ البيانات
        ticket_memory["issue"] = issue
        ticket_memory["email"] = email  
        ticket_memory["documents"] = has_docs
        
        memory.save_context(
            {"input": "User provided ticket info"},
            {"output": f"Issue: {issue}, Email: {email}, Documents: {has_docs}"}
        )
        
        return f"✅ تم استخراج وحفظ البيانات بنجاح:\n📋 المشكلة: {issue}\n📧 الإيميل: {email}\n📎 مستندات: {'نعم' if has_docs else 'لا'}"
        
    except Exception as e:
        return f"⚠️ حدث خطأ في معالجة البيانات: {str(e)}"

# باقي الكود كما هو...
async def support_ticket_tool(_: str = None) -> str:
    # نفس الكود السابق
    if "issue" not in ticket_memory or "email" not in ticket_memory:
        return "⚠️ بيانات التذكرة غير مكتملة. يرجى تقديم المشكلة والبريد الإلكتروني أولاً"

    issue = ticket_memory["issue"]
    email = ticket_memory["email"] 
    documents = ticket_memory.get("documents", False)

    return f"🎫 تم إنشاء تذكرة دعم للمشكلة: '{issue[:50]}...' \n📧 البريد: {email}\n📎 مستندات: {'نعم' if documents else 'لا'}"

# Tool 2: فتح التيكت
async def support_ticket_tool(_: str = None) -> str:
    """
    Open a support ticket in the system asynchronously.
    
    Parameters:
    - issue (str): Detailed description of the problem.
    - email (str, optional): User email for follow-up.
    - documents (list of str, optional): Paths or links to documents/screenshots to attach.

    Returns:
    - str: Confirmation message with ticket details.
    """
    if "issue" not in ticket_memory or "email" not in ticket_memory:
        return "⚠️ Ticket info not complete. Please provide issue and email first."

    issue = ticket_memory["issue"]
    email = ticket_memory["email"]
    documents = ticket_memory.get("documents", [])

    # هنا تنادي الـ API بتاعتك (POST request)
    # requests.post("https://your-api.com/support", json=ticket_memory)

    return f"🎫 Support ticket created for: '{issue[:50]}...' with {'docs' if documents else 'no docs'} . Contact: {email}"