"""文档三级总结模块

通过 Ollama 本地小模型对文档进行分级总结：
- L1: 总结（一句话高度概括）
- L2: 大纲（主要章节和关键主题）
- L3: 内容大纲（每个章节的详细内容摘要）

当文档内容不足以支撑三级总结时，自动降级为 2.5 级（L1 + L2.5 内容大纲）。
"""

import structlog

from app.core.headings import parse_headings, render_outline
from app.models.document import DocumentSummary, SummaryLevel
from app.services.ollama import OllamaClient

logger = structlog.get_logger()

# 文本长度阈值（字符数），低于此值触发 2.5 级回退
MIN_TEXT_LENGTH_FOR_L3 = 500


class Summarizer:
    """文档三级总结器"""

    def __init__(self, ollama: OllamaClient | None = None) -> None:
        self.ollama = ollama or OllamaClient()

    async def summarize(self, text: str, *, title: str = "") -> DocumentSummary:
        """对文档文本进行三级总结

        Args:
            text: 文档纯文本内容
            title: 文档标题（可选，辅助总结）

        Returns:
            DocumentSummary: 包含各级总结的结果
        """
        text_length = len(text.strip())

        # 生成 L1 总结
        l1_summary = await self._generate_l1(text, title)
        logger.info("L1 总结完成", title=title, l1=l1_summary[:100])

        # 判断是否需要 2.5 级回退
        use_fallback = text_length < MIN_TEXT_LENGTH_FOR_L3

        if use_fallback:
            logger.info("文档内容不足，使用 2.5 级回退", text_length=text_length)
            # L2.5: 直接生成内容大纲（跳过大纲层）
            l2_half = await self._generate_l2_half(text, title, l1_summary)
            return DocumentSummary(
                l1_summary=l1_summary,
                l2_outline=None,
                l3_content_outline=l2_half,
                level=SummaryLevel.L2_HALF,
            )

        # 生成 L2 大纲：优先使用文档原生标题树（结构导航，不调 LLM），
        # 无结构文本（标题数 < 2）回退 LLM 生成
        headings = parse_headings(text)
        if len(headings) >= 2:
            l2_outline = render_outline(headings)
            logger.info("L2 大纲完成", title=title, outline_source="headings", heading_count=len(headings))
        else:
            l2_outline = await self._generate_l2(text, title, l1_summary)
            logger.info("L2 大纲完成", title=title, outline_source="llm")

        # 生成 L3 内容大纲
        l3_content_outline = await self._generate_l3(text, title, l1_summary, l2_outline)
        logger.info("L3 内容大纲完成", title=title)

        return DocumentSummary(
            l1_summary=l1_summary,
            l2_outline=l2_outline,
            l3_content_outline=l3_content_outline,
            level=SummaryLevel.L3,
        )

    async def _generate_l1(self, text: str, title: str) -> str:
        """生成 L1 总结：一句话高度概括"""
        prompt = (
            "请用一句话对以下文档内容进行高度概括，要求简洁精炼，"
            "突出文档的核心主题和关键信息。\n\n"
        )
        if title:
            prompt += f"文档标题：{title}\n\n"
        prompt += f"文档内容：\n{text}"

        return await self.ollama.generate(prompt)

    async def _generate_l2(self, text: str, title: str, l1_summary: str) -> str:
        """生成 L2 大纲：主要章节和关键主题"""
        prompt = (
            "请提取以下文档的主要章节结构和关键主题，"
            "以大纲形式呈现。每个主题用一行表示，"
            "格式为：序号. 主题名称\n\n"
            f"文档总结：{l1_summary}\n\n"
        )
        if title:
            prompt += f"文档标题：{title}\n\n"
        prompt += f"文档内容：\n{text}"

        return await self.ollama.generate(prompt)

    async def _generate_l3(
        self, text: str, title: str, l1_summary: str, l2_outline: str
    ) -> str:
        """生成 L3 内容大纲：每个章节的详细内容摘要"""
        prompt = (
            "请对以下文档的每个章节/主题进行详细的内容摘要，"
            "格式为：\n"
            "## 章节名称\n"
            "详细摘要内容...\n\n"
            f"文档总结：{l1_summary}\n\n"
            f"文档大纲：\n{l2_outline}\n\n"
        )
        if title:
            prompt += f"文档标题：{title}\n\n"
        prompt += f"文档内容：\n{text}"

        return await self.ollama.generate(prompt)

    async def _generate_l2_half(self, text: str, title: str, l1_summary: str) -> str:
        """生成 L2.5 内容大纲（2.5 级回退）

        跳过大纲层，直接对短文本生成详细摘要。
        """
        prompt = (
            "请对以下文档内容进行详细摘要，"
            "涵盖所有关键信息点。以要点形式呈现。\n\n"
            f"文档总结：{l1_summary}\n\n"
        )
        if title:
            prompt += f"文档标题：{title}\n\n"
        prompt += f"文档内容：\n{text}"

        return await self.ollama.generate(prompt)