backend/services/message_router.py

"""
訊息路由器 - 根據前綴和內容智能路由訊息
"""

import logging
from typing import Dict, Any
from backend.services.groq_service import GroqService
from backend.services.business_query_service import BusinessQueryService
from backend.services.pydantic_ai_service import ProductQueryService

logger = logging.getLogger(__name__)

class MessageRouter:
    """訊息路由器類"""
    
    def __init__(self):
        self.groq_service = GroqService()
        self.business_service = BusinessQueryService()
        self.product_query_service = ProductQueryService()

        # 路由統計
        self.route_stats = {
            "chat": 0,
            "search": 0,
            "product_query": 0,
            "help": 0,
            "smart": 0,
            "error": 0
        }
    
    def route_message(self, message: str, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        根據前綴和內容路由訊息
        
        Args:
            message: 用戶訊息
            user_id: 用戶ID
            
        Returns:
            處理結果字典
        """
        try:
            # 清理訊息
            clean_message = message.strip()
            
            if not clean_message:
                return self._handle_empty_message(user_id)
            
            logger.info(f"路由訊息 - 用戶: {user_id}, 內容: {clean_message[:50]}...")
            
            # 1. 聊天模式 - /chat 前綴
            if clean_message.startswith('/chat '):
                self.route_stats["chat"] += 1
                return self._handle_chat_mode(clean_message[6:].strip(), user_id)
            
            # 2. 商品查詢 - /search 前綴  
            elif clean_message.startswith('/search '):
                self.route_stats["search"] += 1
                return self._handle_search_mode(clean_message[8:].strip(), user_id)
            
            # 3. 幫助指令
            elif clean_message.lower() in ['/help', '幫助', 'help', '說明', '指令']:
                self.route_stats["help"] += 1
                return self._handle_help_mode(user_id)
            
            # 4. 特殊指令
            elif clean_message.lower() in ['選單', 'menu', '功能']:
                return self._handle_menu_mode(user_id)
            
            elif clean_message.lower() in ['統計', 'stats', '路由統計']:
                return self._handle_stats_mode(user_id)
            
            # 5. 智能路由 - 無前綴時進行意圖分析
            else:
                self.route_stats["smart"] += 1
                return self._handle_smart_routing(clean_message, user_id)
                
        except Exception as e:
            self.route_stats["error"] += 1
            logger.error(f"訊息路由錯誤: {str(e)}")
            return {
                "type": "text",
                "text": "❌ 系統處理訊息時發生錯誤，請稍後再試。",
                "mode": "error",
                "success": False,
                "error": str(e)
            }
    
    def _handle_chat_mode(self, message: str, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """處理聊天模式"""
        try:
            if not message:
                return {
                    "type": "text",
                    "text": "💬 請輸入您想聊的內容！\n\n範例：/chat 今天天氣如何？",
                    "mode": "chat",
                    "success": True
                }
            
            if not self.groq_service.is_available():
                return {
                    "type": "text",
                    "text": "💬 聊天服務暫時無法使用，請稍後再試。\n\n💡 您可以嘗試使用 /search 進行商品查詢。",
                    "mode": "chat",
                    "success": False,
                    "error": "Groq 服務不可用"
                }
            
            system_prompt = """你是一個友善的客服助手，專門協助用戶解答問題。
請用繁體中文回應，語氣要親切自然。
如果用戶詢問商品或業務相關問題，建議他們使用 /search 指令進行查詢。
回應長度控制在 150 字以內。"""
            
            response = self.groq_service.chat_completion(message, system_prompt)
            
            return {
                "type": "text",
                "text": f"💬 {response}",
                "mode": "chat",
                "success": True,
                "user_id": user_id
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"聊天模式處理錯誤: {str(e)}")
            return {
                "type": "text", 
                "text": "💬 聊天服務暫時無法使用，請稍後再試。",
                "mode": "chat",
                "success": False,
                "error": str(e)
            }
    
    def _handle_search_mode(self, message: str, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """處理搜尋模式"""
        try:
            if not message:
                return {
                    "type": "text",
                    "text": "🔍 請輸入您要查詢的內容！\n\n範例：\n• /search iPhone 15\n• /search 價格 1000-5000\n• /search 庫存不足的商品",
                    "mode": "search",
                    "success": True
                }
            
            # 使用業務查詢服務
            result = self.business_service.process_user_query(message, user_id)
            
            # 如果有 Groq 服務，使用它來生成更自然的回應
            if self.groq_service.is_available() and result.get("success"):
                try:
                    natural_response = self.groq_service.generate_business_response(result, message)
                    response_text = f"🔍 {natural_response}"
                except Exception as e:
                    logger.warning(f"Groq 回應生成失敗，使用原始回應: {str(e)}")
                    response_text = f"🔍 {result['response_message']}"
            else:
                response_text = f"🔍 {result['response_message']}"
            
            return {
                "type": "text",
                "text": response_text,
                "mode": "search", 
                "success": result["success"],
                "data": result.get("data", []),
                "intent": result.get("intent", "unknown"),
                "confidence": result.get("confidence", 0.0),
                "user_id": user_id
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"搜尋模式處理錯誤: {str(e)}")
            return {
                "type": "text",
                "text": "🔍 搜尋服務暫時無法使用，請稍後再試。", 
                "mode": "search",
                "success": False,
                "error": str(e)
            }
    
    def _handle_smart_routing(self, message: str, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """智能路由 - 根據內容判斷意圖"""
        try:
            # 1. 優先檢查是否為商品查詢 (使用 Pydantic AI)
            if self.product_query_service.is_available():
                product_intent = self.product_query_service.analyze_query_intent(message)

                # 降低信心度閾值，讓更多商品查詢被 Pydantic AI 處理
                if product_intent["is_product_query"] and product_intent["confidence"] > 0.5:
                    logger.info(f"智能路由 -> Pydantic AI 商品查詢 (信心度: {product_intent['confidence']:.2f})")
                    self.route_stats["product_query"] += 1
                    return self._handle_product_query_mode(message, user_id)
                else:
                    logger.info(f"Pydantic AI 意圖分析: 商品查詢={product_intent['is_product_query']}, 信心度={product_intent['confidence']:.2f}")
            else:
                logger.warning("Pydantic AI 服務不可用，使用傳統路由")

            # 2. 進行簡單的關鍵字預篩選（只處理非商品查詢）
            quick_intent = self._quick_intent_check(message)

            if quick_intent == "help":
                # 幫助相關 -> 轉到幫助模式
                return self._handle_help_mode(user_id)
            elif quick_intent == "search":
                # 傳統搜尋關鍵字 -> 轉到搜尋模式
                logger.info(f"快速意圖識別: 搜尋模式 - {message[:30]}...")
                return self._handle_search_mode(message, user_id)
            
            # 使用 Groq 進行深度意圖分析
            if self.groq_service.is_available():
                try:
                    intent_result = self.groq_service.analyze_intent(message)
                    logger.info(f"Groq 意圖分析: {intent_result}")
                    
                    # 根據意圖和信心度決定路由
                    if intent_result["intent"] in ["search", "order", "inventory"] and intent_result["confidence"] > 0.6:
                        logger.info(f"智能路由 -> 搜尋模式 (信心度: {intent_result['confidence']})")
                        return self._handle_search_mode(message, user_id)
                    
                    elif intent_result["intent"] == "help" and intent_result["confidence"] > 0.7:
                        return self._handle_help_mode(user_id)
                    
                    else:
                        # 其他情況或低信心度 -> 轉到聊天模式
                        logger.info(f"智能路由 -> 聊天模式 (意圖: {intent_result['intent']}, 信心度: {intent_result['confidence']})")
                        return self._handle_chat_mode(message, user_id)
                        
                except Exception as e:
                    logger.warning(f"Groq 意圖分析失敗，使用預設路由: {str(e)}")
                    # 錯誤時預設為聊天模式
                    return self._handle_chat_mode(message, user_id)
            else:
                # Groq 不可用時，根據簡單規則路由
                if quick_intent == "search":
                    return self._handle_search_mode(message, user_id)
                else:
                    return self._handle_chat_mode(message, user_id)
                
        except Exception as e:
            logger.error(f"智能路由處理錯誤: {str(e)}")
            # 錯誤時預設為聊天模式
            return self._handle_chat_mode(message, user_id)

    def _handle_product_query_mode(self, message: str, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """處理 Pydantic AI 商品查詢模式"""
        try:
            if not message:
                return {
                    "type": "text",
                    "text": "🛍️ 請告訴我您想查詢什麼商品！\n\n範例：\n• 是否有推薦貓砂？\n• 查詢狗糧庫存\n• 有什麼寵物用品？",
                    "mode": "product_query",
                    "success": True
                }

            if not self.product_query_service.is_available():
                return {
                    "type": "text",
                    "text": "🛍️ 商品查詢服務暫時無法使用，請稍後再試。\n\n💡 您可以嘗試使用 /search 進行基本查詢。",
                    "mode": "product_query",
                    "success": False,
                    "error": "Pydantic AI 服務不可用"
                }

            # 使用同步版本避免異步複雜性
            result = self.product_query_service.process_product_query_sync(message, user_id)

            if result["success"]:
                return {
                    "type": "text",
                    "text": f"🛍️ {result['text']}",
                    "mode": "product_query",
                    "success": True,
                    "products_found": result.get("products_found", 0),
                    "has_recommendations": result.get("has_recommendations", False),
                    "user_id": user_id
                }
            else:
                return {
                    "type": "text",
                    "text": f"🛍️ {result.get('text', '商品查詢失敗')}",
                    "mode": "product_query",
                    "success": False,
                    "error": result.get("error"),
                    "user_id": user_id
                }

        except Exception as e:
            logger.error(f"商品查詢模式處理錯誤: {str(e)}")
            return {
                "type": "text",
                "text": "🛍️ 商品查詢服務暫時無法使用，請稍後再試。",
                "mode": "product_query",
                "success": False,
                "error": str(e)
            }

    def _quick_intent_check(self, message: str) -> str:
        """快速意圖檢查 - 基於關鍵字（避免與 Pydantic AI 商品查詢衝突）"""
        message_lower = message.lower()

        # 幫助相關關鍵字（優先處理）
        help_keywords = ['幫助', 'help', '說明', '怎麼用', '指令', '功能', '統計', 'stats', '選單', 'menu']

        # 非商品的業務查詢關鍵字（避免與商品查詢衝突）
        business_keywords = [
            '訂單狀態', '訂單查詢', '我的訂單', '交易記錄', '購買記錄',
            '客戶資料', '會員資料', '帳戶資訊', '銷售報表', '財務報表'
        ]

        if any(keyword in message_lower for keyword in help_keywords):
            return "help"
        elif any(keyword in message_lower for keyword in business_keywords):
            return "search"
        else:
            # 預設返回 "chat"，讓 Pydantic AI 有機會處理商品查詢
            return "chat"
    
    def _handle_help_mode(self, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """處理幫助模式"""
        help_text = """🤖 智能客服助手使用指南

📝 指令模式：
• /chat [訊息] - 聊天模式
  範例：/chat 今天天氣如何？

• /search [查詢] - 商品查詢模式
  範例：/search iPhone 15 Pro
  範例：/search 價格 1000-5000

• /help - 顯示此說明

🧠 智能模式：
直接輸入訊息，系統會自動判斷是聊天還是查詢！

🛍️ 商品查詢範例（AI 智能識別）：
• "是否有推薦貓砂？"
• "有什麼狗糧推薦？"
• "查詢寵物用品庫存"
• "iPhone 還有庫存嗎？"
• "1000到5000的商品有哪些？"

💬 聊天範例：
• "你好！"
• "今天天氣如何？"
• "推薦一些好用的功能"

📋 其他查詢：
• "我的訂單狀態如何？"
• "低庫存商品有哪些？"

輸入「選單」查看功能選單
輸入「統計」查看使用統計"""

        return {
            "type": "text",
            "text": help_text,
            "mode": "help",
            "success": True,
            "user_id": user_id
        }
    
    def _handle_menu_mode(self, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """處理選單模式"""
        menu_text = """🏪 功能選單

請選擇您需要的功能：

🔍 商品查詢
• /search [商品名稱]
• /search 價格 [範圍]

💬 智能聊天  
• /chat [您的問題]

📊 常用查詢
• "庫存查詢"
• "我的訂單" 
• "低庫存商品"
• "業務統計"

❓ 說明
• /help - 詳細說明
• 統計 - 使用統計

💡 小提示：您也可以直接輸入問題，系統會智能判斷處理方式！"""

        return {
            "type": "text",
            "text": menu_text,
            "mode": "menu",
            "success": True,
            "user_id": user_id
        }
    
    def _handle_stats_mode(self, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """處理統計模式"""
        total_routes = sum(self.route_stats.values())
        
        if total_routes == 0:
            stats_text = "📊 路由統計\n\n尚無使用記錄"
        else:
            stats_text = f"""📊 路由統計 (總計: {total_routes})

💬 聊天模式: {self.route_stats['chat']} ({self.route_stats['chat']/total_routes*100:.1f}%)
🔍 搜尋模式: {self.route_stats['search']} ({self.route_stats['search']/total_routes*100:.1f}%)
🛍️ 商品查詢: {self.route_stats['product_query']} ({self.route_stats['product_query']/total_routes*100:.1f}%)
🧠 智能路由: {self.route_stats['smart']} ({self.route_stats['smart']/total_routes*100:.1f}%)
❓ 幫助模式: {self.route_stats['help']} ({self.route_stats['help']/total_routes*100:.1f}%)
❌ 錯誤次數: {self.route_stats['error']} ({self.route_stats['error']/total_routes*100:.1f}%)

🤖 Groq 服務: {'✅ 可用' if self.groq_service.is_available() else '❌ 不可用'}
🛍️ Pydantic AI: {'✅ 可用' if self.product_query_service.is_available() else '❌ 不可用'}"""

        return {
            "type": "text",
            "text": stats_text,
            "mode": "stats",
            "success": True,
            "user_id": user_id,
            "data": self.route_stats
        }
    
    def _handle_empty_message(self, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
        """處理空訊息"""
        return {
            "type": "text",
            "text": "🤔 您似乎沒有輸入任何內容。\n\n輸入 /help 查看使用說明，或直接告訴我您需要什麼幫助！",
            "mode": "empty",
            "success": True,
            "user_id": user_id
        }
    
    def get_route_statistics(self) -> Dict[str, Any]:
        """取得路由統計資訊"""
        return {
            "stats": self.route_stats.copy(),
            "total": sum(self.route_stats.values()),
            "groq_available": self.groq_service.is_available()
        }