backend/services/business_query_service.py

"""
業務查詢服務 - 整合 NLP 分析和資料庫查詢
用於處理 LINE 用戶的自然語言業務查詢
"""

import logging
from typing import Dict, Any, Optional, List
from backend.services.nlp_service import NLPService
from backend.services.database_service import DatabaseService
from backend.models.schemas import DatabaseResult

logger = logging.getLogger(__name__)

class BusinessQueryService:
    """業務查詢服務 - 整合自然語言處理和資料庫查詢"""
    
    def __init__(self):
        self.nlp_service = NLPService()
        self.db_service = DatabaseService()
    
    def process_user_query(self, user_message: str, user_id: str = None) -> Dict[str, Any]:
        """
        處理用戶查詢的主要入口點
        
        Args:
            user_message: 用戶的自然語言查詢
            user_id: 用戶ID（可選）
            
        Returns:
            包含查詢結果和格式化回應的字典
        """
        try:
            # 1. 使用 NLP 服務分析用戶查詢
            analysis_result = self.nlp_service.analyze_business_query(user_message, user_id)
            
            logger.info(f"NLP 分析結果 - 意圖: {analysis_result.intent}, 信心度: {analysis_result.confidence}")
            
            # 2. 根據分析結果執行對應的資料庫查詢
            db_result = self._execute_database_query(analysis_result)
            
            # 3. 格式化回應訊息
            response_message = self.nlp_service.format_response_message(db_result, analysis_result.intent)
            
            # 4. 儲存查詢記錄（如果有用戶ID）
            if user_id:
                self.db_service.save_message(user_id, user_message, "query")
            
            return {
                "success": db_result.success,
                "intent": analysis_result.intent,
                "confidence": analysis_result.confidence,
                "entities": analysis_result.entities,
                "response_message": response_message,
                "data": db_result.data,
                "count": db_result.count,
                "error": db_result.error
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"處理用戶查詢時發生錯誤: {str(e)}")
            return {
                "success": False,
                "intent": "unknown",
                "confidence": 0.0,
                "entities": {},
                "response_message": f"抱歉，處理您的查詢時發生錯誤：{str(e)}",
                "data": [],
                "count": 0,
                "error": str(e)
            }
    
    def _execute_database_query(self, analysis_result) -> DatabaseResult:
        """根據 NLP 分析結果執行對應的資料庫查詢"""
        try:
            method_name = analysis_result.parameters.get("method")
            
            if method_name == "search_products":
                return self.db_service.search_products(
                    query_text=analysis_result.parameters.get("query_text"),
                    category=analysis_result.parameters.get("category"),
                    limit=analysis_result.parameters.get("limit", 10)
                )
            
            elif method_name == "check_inventory":
                return self.db_service.check_inventory(
                    product_name=analysis_result.parameters.get("product_name"),
                    category=analysis_result.parameters.get("category")
                )
            
            elif method_name == "search_orders":
                return self.db_service.search_orders(
                    user_id=analysis_result.parameters.get("user_id"),
                    status=analysis_result.parameters.get("status"),
                    limit=analysis_result.parameters.get("limit", 10)
                )
            
            elif method_name == "get_low_stock_products":
                return self.db_service.get_low_stock_products(
                    threshold=analysis_result.parameters.get("threshold", 10)
                )
            
            elif method_name == "get_business_summary":
                return self.db_service.get_business_summary()
            
            else:
                # 使用通用的自然語言查詢處理
                return self.db_service.process_natural_language_query(
                    analysis_result.parameters.get("query_text", ""),
                    analysis_result.parameters.get("user_id")
                )
                
        except Exception as e:
            logger.error(f"執行資料庫查詢時發生錯誤: {str(e)}")
            return DatabaseResult(
                success=False,
                error=f"資料庫查詢失敗: {str(e)}"
            )
    
    def get_query_suggestions(self, user_id: str = None) -> List[str]:
        """提供查詢建議"""
        suggestions = [
            "查詢商品 iPhone",
            "庫存查詢 筆記型電腦",
            "我的訂單",
            "低庫存商品",
            "業務統計摘要",
            "查詢客戶資料",
            "今天的銷售報表"
        ]
        return suggestions
    
    def get_help_message(self) -> str:
        """取得幫助訊息"""
        help_text = """
🤖 智能查詢助手使用說明：

📦 商品查詢：
• "查詢商品 iPhone"
• "有什麼筆記型電腦"
• "商品價格查詢"

📊 庫存查詢：
• "庫存查詢 iPhone"
• "筆記型電腦還有多少"
• "查詢存貨狀況"

📋 訂單查詢：
• "我的訂單"
• "查詢訂單狀態"
• "訂單編號 ORD001"

⚠️ 庫存警告：
• "低庫存商品"
• "缺貨商品查詢"

📈 業務統計：
• "業務摘要"
• "統計報表"
• "總計資料"

💡 您可以用自然語言提問，系統會智能理解您的需求！
        """
        return help_text.strip()

    def validate_user_permissions(self, user_id: str, query_type: str) -> bool:
        """驗證用戶權限（可根據需要擴展）"""
        # 這裡可以根據用戶角色和查詢類型來驗證權限
        # 目前先返回 True，允許所有查詢
        return True