"""
MIT License
Autor: Fernando Lafuente
Proyecto: Ejercicio opcional NLP - Chunking y Recuperación
Descripción: Configuración centralizada de parámetros del sistema

Este módulo centraliza todos los parámetros configurables del sistema de chunking
y recuperación semántica. Permite modificar el comportamiento sin tocar el código
principal, siguiendo principios de arquitectura limpia.
"""

import os
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv

# Cargar variables de entorno desde archivo .env
load_dotenv()

# =============================================================================
# CONFIGURACIÓN DE RUTAS Y ARCHIVOS
# =============================================================================

# Directorio raíz del proyecto
PROJECT_ROOT = Path(__file__).parent.absolute()

# Directorio donde se almacenan los archivos PDF
PDF_DIRECTORY = PROJECT_ROOT / "data" / "pdf"

# Crear directorio si no existe
PDF_DIRECTORY.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# =============================================================================
# CONFIGURACIÓN DE OPENAI EMBEDDINGS
# =============================================================================

# Clave de API de OpenAI (debe configurarse como variable de entorno)
# Ejecutar: export OPENAI_API_KEY="tu_clave_aqui"
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# Modelo de embeddings de OpenAI a utilizar
# Opciones: "text-embedding-3-small", "text-embedding-3-large", "text-embedding-ada-002"
OPENAI_EMBEDDING_MODEL = "text-embedding-3-large"  # Más económico y eficiente

# Dimensionalidad de los embeddings de OpenAI (text-embedding-3-large)
EMBEDDING_DIMENSION = 3072
EMBEDDING_DIMENSIONS = 3072  # Alias for compatibility

# =============================================================================
# CONFIGURACIÓN DE QDRANT
# =============================================================================

# URL de conexión a Qdrant (leer de entorno si existe)
# Prioriza variables de entorno definidas en .env o en el entorno de ejecución
QDRANT_URL = os.getenv("QDRANT_URL", "https://4f31fdeb-269a-4aaf-bb34-f93214bf332f.europe-west3-0.gcp.cloud.qdrant.io:6333")
QDRANT_API_KEY = os.getenv("QDRANT_API_KEY", "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJhY2Nlc3MiOiJtIn0.E5XdnXbENZYRKHwhgVXYvZE3VtbWQc91Jbdr85aNenc")

# Nombre de la colección donde se almacenan los vectores
QDRANT_COLLECTION_NAME = "chunks_collection"

# Política de inserción al procesar documentos:
# True = reemplazar colección del método (limpiar y reinsertar)
# False = anexar (append) a la colección existente
REPLACE_COLLECTION_ON_PROCESS = bool(int(os.getenv("REPLACE_COLLECTION_ON_PROCESS", "1")))

# =============================================================================
# CONFIGURACIÓN DE CHUNKING
# =============================================================================

# Método de chunking a utilizar
# Opciones: "fixed", "sentence", "adaptive"
CHUNKING_METHOD = "adaptive"

# Parámetros para chunking fijo
FIXED_CHUNK_SIZE = 500  # caracteres por chunk
FIXED_CHUNK_OVERLAP = 50  # caracteres de solapamiento

# Parámetros para chunking por oraciones
SENTENCE_MIN_LENGTH = 50  # longitud mínima de oración en caracteres
SENTENCE_MAX_CHUNK_SIZE = 800  # tamaño máximo de chunk en caracteres

# Parámetros para chunking adaptativo
ADAPTIVE_SIMILARITY_THRESHOLD = 0.7  # umbral de similitud coseno (0-1)
ADAPTIVE_MIN_CHUNK_SIZE = 100  # tamaño mínimo de chunk en caracteres
ADAPTIVE_MAX_CHUNK_SIZE = 1000  # tamaño máximo de chunk en caracteres

# Lista de métodos de chunking soportados por el sistema
CHUNKING_METHODS = ["fixed", "sentence", "adaptive"]

# =============================================================================
# CONFIGURACIÓN DE BÚSQUEDA Y RETRIEVAL
# =============================================================================

# Número de chunks más relevantes a retornar
TOP_K_RESULTS = 10

# Puntuación mínima de similitud para considerar un resultado relevante
MIN_SIMILARITY_SCORE = 0.5

# =============================================================================
# CONFIGURACIÓN DE LOGGING
# =============================================================================

# Nivel de logging
# Opciones: "DEBUG", "INFO", "WARNING", "ERROR"
LOG_LEVEL = "DEBUG"

# Formato de los mensajes de log
LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

# =============================================================================
# CONFIGURACIÓN DE PROCESAMIENTO DE TEXTO
# =============================================================================

# Caracteres a eliminar durante la limpieza de texto
CHARS_TO_REMOVE = ["\n\n", "\t", "\r"]

# Caracteres a reemplazar por espacios
CHARS_TO_REPLACE = {"\n": " ", "  ": " "}

# Longitud mínima de texto válido después de limpieza
MIN_TEXT_LENGTH = 10

# =============================================================================
# VALIDACIÓN DE CONFIGURACIÓN
# =============================================================================

def validate_settings():
    """
    Valida que la configuración sea correcta antes de ejecutar el sistema.
    
    Raises:
        ValueError: Si algún parámetro es inválido
        FileNotFoundError: Si no se encuentra el directorio de PDFs
    """
    # Validar que existe el directorio de PDFs
    if not PDF_DIRECTORY.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Directorio de PDFs no encontrado: {PDF_DIRECTORY}")
    
    # Validar que hay al menos un PDF en el directorio
    pdf_files = list(PDF_DIRECTORY.glob("*.pdf"))
    if not pdf_files:
        raise FileNotFoundError(f"No se encontraron archivos PDF en: {PDF_DIRECTORY}")
    
    # Validar clave de API de OpenAI
    if not OPENAI_API_KEY:
        raise ValueError("Variable de entorno OPENAI_API_KEY no configurada")
    
    # Validar método de chunking
    valid_methods = ["fixed", "sentence", "adaptive"]
    if CHUNKING_METHOD not in valid_methods:
        raise ValueError(f"Método de chunking inválido: {CHUNKING_METHOD}. "
                        f"Opciones válidas: {valid_methods}")
    
    # Validar parámetros numéricos
    if TOP_K_RESULTS <= 0:
        raise ValueError("TOP_K_RESULTS debe ser mayor que 0")
    
    if MIN_SIMILARITY_SCORE < 0 or MIN_SIMILARITY_SCORE > 1:
        raise ValueError("MIN_SIMILARITY_SCORE debe estar entre 0 y 1")
    
    # Validar umbrales de chunking adaptativo
    if ADAPTIVE_SIMILARITY_THRESHOLD < 0 or ADAPTIVE_SIMILARITY_THRESHOLD > 1:
        raise ValueError("ADAPTIVE_SIMILARITY_THRESHOLD debe estar entre 0 y 1")

def get_pdf_file():
    """
    Obtiene el primer archivo PDF encontrado en el directorio configurado.
    
    Returns:
        Path: Ruta al archivo PDF
        
    Raises:
        FileNotFoundError: Si no se encuentra ningún PDF
    """
    pdf_files = list(PDF_DIRECTORY.glob("*.pdf"))
    if not pdf_files:
        raise FileNotFoundError(f"No se encontraron archivos PDF en: {PDF_DIRECTORY}")
    
    # Retorna el primer PDF encontrado
    return pdf_files[0]