import logging
from typing import Optional

from fastapi import APIRouter, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import service.ai_text_ollama as ai_text

logger = logging.getLogger(__name__)

# 创建路由对象，可以统一设置前缀 (prefix) 和 标签 (tags)
router = APIRouter(
    prefix="/api1/text",
    tags=["text"]
)

class TranslationRequest(BaseModel):
    text: str

@router.post("/translate")
async def translate(request: TranslationRequest):
    if not request.text:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="输入文本不能为空")

    try:
        final_result = ai_text.translate2zh(request.text)
        return {"original": request.text, "translation": final_result}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))


# 定义接收 JSON 的模型
class SummarizeRequest(BaseModel):
    text: str
    prompt: Optional[str] = ""  # 允许 prompt 为空字符串或不传


@router.post("/summarize")
async def get_summarize(request: SummarizeRequest):
    if not request.text.strip():
        raise HTTPException(status_code=400, detail="输入文本不能为空")

    try:
        max_length = 256
        combined_prompt = f"""
            你是一个专业的视频内容分析师。请对以下识别结果进行精炼的中文总结。

            要求字数不超过{max_length}字，语气客观专业：
            {request.text}
            """

        result = ai_text.summarize(combined_prompt)
        return {
            "model_name": result['model_name'],
            "prompt": combined_prompt,
            "result": result['result']
        }
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"总结失败: {str(e)}")


@router.post("/tag")
async def get_tag(request: SummarizeRequest):
    if not request.text.strip():
        raise HTTPException(status_code=400, detail="输入文本不能为空")

    try:
        combined_prompt = f"""
            你是一个专业的视频内容分析师。请从下方文本中提取出 1-10 个关键词标签。

            限制条件：
            1. 标签必须是中文。
            2. 标签要包含：人物特征、动作行为、场景环境、氛围。
            3. 严禁输出任何解释性文字，只输出标签。
            4. 格式要求：标签之间用英文逗号分隔。

            文本内容：
            {request.text}

            标签结果：
            """

        result = ai_text.summarize(combined_prompt)
        return {
            "model_name": result['model_name'],
            "prompt": combined_prompt,
            "result": result['result']
        }
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"总结失败: {str(e)}")