backend/scripts/exportarDatasetTreinamento.js

import fs from "node:fs";
import path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";
import { AtendimentoAvaliacao } from "../src/models/AtendimentoAvaliacao.model.js";
import { Atendimento } from "../src/models/Atendimento.model.js";
import { stripHtml, parseAtendenteBody, TRANSCRICAO_SENTINELS } from "../src/utils/atendimentoFormat.js";
import { SETOR_NOMES } from "../src/config/setores.js";

const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

function parseArgs(argv) {
  const args = {
    scoreMin: 8,
    incluirParcial: false,
    maxChars: 16000,
    validFrac: 0.1,
    out: path.resolve(__dirname, "../training/data")
  };
  for (let i = 2; i < argv.length; i += 1) {
    const a = argv[i];
    if (a === "--score-min") args.scoreMin = Number(argv[++i]);
    else if (a === "--incluir-parcial") args.incluirParcial = true;
    else if (a === "--max-chars") args.maxChars = Number(argv[++i]);
    else if (a === "--valid-frac") args.validFrac = Number(argv[++i]);
    else if (a === "--out") args.out = path.resolve(process.cwd(), argv[++i]);
  }
  return args;
}

function systemPrompt(setor) {
  const area = SETOR_NOMES[setor] ?? (setor ? setor.toLowerCase() : "atendimento ao cliente");
  return [
    `Você é um atendente do setor de ${area} da Star Internet, atendendo clientes pelo WhatsApp.`,
    "Seja cordial, objetivo e resolutivo: entenda o problema, faça as perguntas necessárias,",
    "explique os passos com clareza e conduza o atendimento até a solução ou encaminhamento correto.",
    "Responda em português brasileiro."
  ].join(" ");
}

// remove telefones do texto (privacidade); preserva números de protocolo/valores curtos
function scrubTelefones(text) {
  return text
    .replace(/\+?55\s?\(?\d{2}\)?\s?9?\d{4}[-\s]?\d{4}/g, "[telefone]")
    .replace(/\(?\d{2}\)?\s9\d{4}[-\s]?\d{4}/g, "[telefone]");
}

function mensagemTexto(m) {
  const transcricaoRaw = typeof m.Transcricao === "string" ? m.Transcricao.trim() : "";
  const transcricaoWhisperRaw = typeof m.TranscricaoWhisper === "string" ? m.TranscricaoWhisper.trim() : "";
  // ifbot cobre só ~22% dos áudios de atendente; o fallback Whisper local cobre a maior
  // parte do resto (~95% combinado) — sem checar os dois, a maioria dos áudios cai no
  // placeholder `[mídia: ...]` mesmo já tendo transcrição disponível no banco.
  const transcricao = TRANSCRICAO_SENTINELS.has(transcricaoRaw)
    ? ""
    : transcricaoRaw || (TRANSCRICAO_SENTINELS.has(transcricaoWhisperRaw) ? "" : transcricaoWhisperRaw);
  let texto;
  if (transcricao) {
    // áudio transcrito (ifbot ou fallback Whisper local): o Body é só o nome do arquivo
    texto = `[áudio] ${transcricao}`;
  } else if (m.Tipodemidia && m.Tipodemidia !== "text") {
    // Body de mídia sem transcrição é só o caminho do arquivo (ex.: /data/aud/x.mp3), não texto
    // real — sempre usa o placeholder aqui, em vez de só quando o stripHtml sair vazio.
    texto = `[mídia: ${m.Tipodemidia}]`;
  } else if (m.Resposta === 1) {
    texto = parseAtendenteBody(m.Body).texto;
  } else {
    texto = stripHtml(m.Body);
  }
  return texto ? scrubTelefones(texto) : null;
}

// converte a conversa em turnos user/assistant: 0 = cliente (user), 1 = atendente (assistant);
// mensagens de sistema (9) ficam de fora; consecutivas do mesmo papel são mescladas
export function conversaParaMessages(atendimento, mensagens) {
  const ordenadas = [...mensagens].sort((a, b) => {
    const ta = a.Timestamp ? new Date(a.Timestamp).getTime() : 0;
    const tb = b.Timestamp ? new Date(b.Timestamp).getTime() : 0;
    return ta - tb || (Number(a.Id) || 0) - (Number(b.Id) || 0);
  });

  const turnos = [];
  for (const m of ordenadas) {
    if (m.Resposta !== 0 && m.Resposta !== 1) continue;
    const texto = mensagemTexto(m);
    if (!texto) continue;
    const role = m.Resposta === 1 ? "assistant" : "user";
    const anterior = turnos[turnos.length - 1];
    if (anterior && anterior.role === role) anterior.content += `\n${texto}`;
    else turnos.push({ role, content: texto });
  }

  // a amostra deve começar no cliente e terminar na resposta do atendente
  while (turnos.length && turnos[0].role !== "user") turnos.shift();
  while (turnos.length && turnos[turnos.length - 1].role !== "assistant") turnos.pop();

  if (turnos.length < 4) return null; // exige pelo menos 2 trocas reais

  return [{ role: "system", content: systemPrompt(atendimento.Setor) }, ...turnos];
}

// embaralhamento determinístico para split train/valid reproduzível
function shuffleDeterministico(arr) {
  let seed = 42;
  const rand = () => {
    seed = (seed * 1103515245 + 12345) % 2147483648;
    return seed / 2147483648;
  };
  const out = [...arr];
  for (let i = out.length - 1; i > 0; i -= 1) {
    const j = Math.floor(rand() * (i + 1));
    [out[i], out[j]] = [out[j], out[i]];
  }
  return out;
}

async function main() {
  const args = parseArgs(process.argv);

  const resolvidos = args.incluirParcial ? ["sim", "parcial"] : ["sim"];
  const avaliacoes = await AtendimentoAvaliacao.query()
    .where("Avaliavel", true)
    .where("ScoreAtendente", ">=", args.scoreMin)
    .whereIn("Resolvido", resolvidos)
    .whereNot("Sentimento", "negativo");

  console.log(`${avaliacoes.length} atendimentos passam no filtro (score>=${args.scoreMin}, resolvido in [${resolvidos}], sentimento != negativo)`);

  const samples = [];
  let descartadosCurtos = 0;
  let descartadosLongos = 0;

  for (const av of avaliacoes) {
    const atendimento = await Atendimento.query()
      .findById(av.AtendimentoId)
      .withGraphFetched("mensagens")
      .modifyGraph("mensagens", (q) => q.orderBy("Timestamp", "asc").orderBy("Id", "asc"));
    if (!atendimento) continue;

    const messages = conversaParaMessages(atendimento, atendimento.mensagens ?? []);
    if (!messages) {
      descartadosCurtos += 1;
      continue;
    }
    const chars = messages.reduce((n, m) => n + m.content.length, 0);
    if (chars > args.maxChars) {
      descartadosLongos += 1;
      continue;
    }
    samples.push({ codigo: atendimento.Codigo, messages });
  }

  console.log(`${samples.length} amostras válidas (${descartadosCurtos} curtas demais, ${descartadosLongos} longas demais)`);
  if (samples.length === 0) {
    console.log("Nada a exportar — aguarde mais avaliações do estágio 1.");
    process.exit(0);
  }

  const embaralhadas = shuffleDeterministico(samples);
  const nValid = Math.max(1, Math.round(embaralhadas.length * args.validFrac));
  const valid = embaralhadas.slice(0, nValid);
  const train = embaralhadas.slice(nValid);

  fs.mkdirSync(args.out, { recursive: true });
  const toJsonl = (rows) => rows.map((s) => JSON.stringify({ messages: s.messages })).join("\n") + "\n";
  fs.writeFileSync(path.join(args.out, "train.jsonl"), toJsonl(train));
  fs.writeFileSync(path.join(args.out, "valid.jsonl"), toJsonl(valid));
  fs.writeFileSync(
    path.join(args.out, "manifest.json"),
    JSON.stringify(
      {
        geradoEm: new Date().toISOString(),
        filtro: { scoreMin: args.scoreMin, resolvidos, sentimentoExcluido: "negativo", maxChars: args.maxChars },
        train: train.length,
        valid: valid.length,
        protocolos: embaralhadas.map((s) => s.codigo)
      },
      null,
      2
    )
  );

  console.log(`Exportado para ${args.out}: train.jsonl (${train.length}) + valid.jsonl (${valid.length})`);
  process.exit(0);
}

main().catch((e) => {
  console.error("ERRO:", e);
  process.exit(1);
});