backend/src/services/atendimentosQueryService.js

import { chatCompletion } from "./ollamaClient.js";
import { Atendimento } from "../models/Atendimento.model.js";
import { AtendimentoCliente } from "../models/AtendimentoCliente.model.js";
import { AtendimentoMensagem } from "../models/AtendimentoMensagem.model.js";
import { formatMensagem, formatDateTime, parseAtendenteBody } from "../utils/atendimentoFormat.js";

const BUSCA_LIMIT_ATENDIMENTOS = 5;

// códigos de protocolo (ex.: SUP0000014741/2026) não aparecem no texto das mensagens —
// são um campo próprio (Codigo) — por isso precisam de lookup direto, não FULLTEXT.
const CODIGO_PROTOCOLO_RE = /\b[A-Z]{2,4}\d{4,}\/\d{4}\b/gi;

function extrairCodigosProtocolo(texto) {
  const matches = String(texto ?? "").match(CODIGO_PROTOCOLO_RE) ?? [];
  return [...new Set(matches.map((c) => c.toUpperCase()))];
}

async function buscarPorCodigos(codigos) {
  if (!codigos.length) return [];
  return Atendimento.query()
    .whereIn("Codigo", codigos)
    .withGraphFetched("[cliente, mensagens]")
    .modifyGraph("mensagens", (q) => q.orderBy("Timestamp", "asc").orderBy("Id", "asc"));
}

// nome do cliente vive em atendimento_clientes.Nome — assim como o código, não
// aparece no texto das mensagens, então precisa de lookup próprio (não FULLTEXT).
// Ordena do atendimento mais recente pro mais antigo, já que perguntas por nome
// costumam ser sobre a última conversa com aquele cliente.
async function buscarPorNomeCliente(nome, limit = BUSCA_LIMIT_ATENDIMENTOS) {
  const termo = String(nome ?? "").trim();
  if (!termo) return [];

  const clientes = await AtendimentoCliente.query().where("Nome", "like", `%${termo}%`).select("Id");
  const clienteIds = clientes.map((c) => c.Id);
  if (!clienteIds.length) return [];

  return Atendimento.query()
    .whereIn("ClienteId", clienteIds)
    .withGraphFetched("[cliente, mensagens]")
    .modifyGraph("mensagens", (q) => q.orderBy("Timestamp", "asc").orderBy("Id", "asc"))
    .orderByRaw("COALESCE(Abertura, IngestedAt) DESC")
    .limit(limit);
}

function classificacaoSystemPrompt() {
  const hoje = new Date().toISOString().slice(0, 10);
  return [
    "Você classifica perguntas sobre atendimentos de suporte ao cliente de uma empresa.",
    `Hoje é ${hoje}.`,
    "Responda APENAS com um objeto JSON no formato:",
    '{"tipo": "agregacao" | "busca", "setor": "..." | null, "status": 0 | null, "dataInicio": "YYYY-MM-DD" | null, "dataFim": "YYYY-MM-DD" | null, "clienteNome": "..." | null, "termos": "..." | null}',
    '"tipo"="agregacao": a pergunta pede contagem, total, quantidade ou estatística de atendimentos (ex: "quantos atendimentos...", "total de...", "quantos no setor X").',
    '"tipo"="busca": a pergunta pede conteúdo de conversas específicas (ex: "o que o cliente reclamou", "o que aconteceu no atendimento X", "última conversa com o cliente Y").',
    '"setor": sigla do setor mencionado na pergunta (ex: SUP, POS), ou null se não mencionado.',
    '"status": SÓ preencha se a pergunta mencionar um número de status explícito (ex: "status 1"). Não tente adivinhar a partir de palavras como "aberto"/"fechado/"pendente" — não sabemos o mapeamento desses valores, então nesses casos deixe null.',
    '"dataInicio"/"dataFim": intervalo de datas mencionado, resolvendo referências relativas ("essa semana", "esse mês", "hoje") com base na data de hoje informada acima. Null se não houver período.',
    '"clienteNome": nome (completo ou parcial) do cliente mencionado na pergunta, ou null se não mencionado. Use o HISTÓRICO DA CONVERSA (se houver) para resolver referências como "ele", "esse cliente", "o mesmo cliente de antes".',
    '"termos": para tipo="busca" SEM clienteNome, palavras-chave relevantes para buscar no texto das mensagens (nome do problema, etc). Se clienteNome estiver preenchido, termos pode ser null.',
    "Não inclua explicações, texto extra ou markdown fora do JSON."
  ].join("\n");
}

async function classificarPergunta(message, history = []) {
  const fallback = { tipo: "busca", setor: null, status: null, dataInicio: null, dataFim: null, clienteNome: null, termos: message };
  try {
    const hasHistory = history.length > 0;
    const messages = [
      { role: "system", content: classificacaoSystemPrompt() },
      ...(hasHistory
        ? [{ role: "system", content: `HISTÓRICO DA CONVERSA:\n${history.map((m) => `${m.Role}: ${m.Content}`).join("\n")}` }]
        : []),
      { role: "user", content: message }
    ];
    const { content } = await chatCompletion({ messages, format: "json", options: { temperature: 0.1 } });
    const parsed = JSON.parse(String(content ?? "").trim());
    if (parsed?.tipo !== "agregacao" && parsed?.tipo !== "busca") return fallback;
    return {
      tipo: parsed.tipo,
      setor: typeof parsed.setor === "string" && parsed.setor.trim() ? parsed.setor.trim().toUpperCase() : null,
      status: Number.isInteger(parsed.status) ? parsed.status : null,
      dataInicio: typeof parsed.dataInicio === "string" && parsed.dataInicio.trim() ? parsed.dataInicio.trim() : null,
      dataFim: typeof parsed.dataFim === "string" && parsed.dataFim.trim() ? parsed.dataFim.trim() : null,
      clienteNome: typeof parsed.clienteNome === "string" && parsed.clienteNome.trim() ? parsed.clienteNome.trim() : null,
      termos: typeof parsed.termos === "string" && parsed.termos.trim() ? parsed.termos.trim() : message
    };
  } catch (err) {
    console.warn("[atendimentosQueryService] classificarPergunta falhou, usando busca textual:", err.message);
    return fallback;
  }
}

async function agregarAtendimentos({ setor, status, dataInicio, dataFim }) {
  let query = Atendimento.query().select("Setor").count("* as total").groupBy("Setor");

  if (setor) query = query.where("Setor", setor);
  if (status !== null && status !== undefined) query = query.where("Status", status);
  if (dataInicio) query = query.where("Abertura", ">=", dataInicio);
  if (dataFim) query = query.where("Abertura", "<=", `${dataFim} 23:59:59`);

  const linhas = await query;
  const totalGeral = linhas.reduce((acc, l) => acc + Number(l.total), 0);
  return { linhas, totalGeral, filtros: { setor, status, dataInicio, dataFim } };
}

function formatarResumoAgregado({ linhas, totalGeral, filtros }) {
  const partesFiltro = [];
  if (filtros.setor) partesFiltro.push(`setor ${filtros.setor}`);
  if (filtros.status !== null && filtros.status !== undefined) partesFiltro.push(`status ${filtros.status}`);
  if (filtros.dataInicio || filtros.dataFim) {
    partesFiltro.push(`período ${filtros.dataInicio ?? "início"} a ${filtros.dataFim ?? "hoje"}`);
  }
  const cabecalho = partesFiltro.length
    ? `Contagem de atendimentos (banco interno) filtrando por ${partesFiltro.join(", ")}:`
    : "Contagem de atendimentos (banco interno) por setor:";

  const linhasTexto = linhas
    .filter((l) => l.Setor)
    .map((l) => `Setor ${l.Setor}: ${l.total} atendimento${Number(l.total) === 1 ? "" : "s"}`);
  const semSetor = linhas.find((l) => !l.Setor);
  if (semSetor) {
    linhasTexto.push(`Sem setor identificado: ${semSetor.total} atendimento${Number(semSetor.total) === 1 ? "" : "s"}`);
  }

  return [cabecalho, ...linhasTexto, `Total: ${totalGeral} atendimento${totalGeral === 1 ? "" : "s"}`].join("\n");
}

// relevância do MySQL FULLTEXT não é normalizada (0-1) — em vez de um valor fixo,
// descarta matches fracos relativos ao melhor resultado, pra não misturar atendimentos
// só incidentalmente relacionados quando existe um resultado claramente mais forte.
const RELEVANCIA_MIN_RATIO = 0.3;

async function buscarAtendimentosPorTexto({ termos, setor, status, limit = BUSCA_LIMIT_ATENDIMENTOS }) {
  const termo = String(termos ?? "").trim();
  if (!termo) return [];

  let ranqueados = await AtendimentoMensagem.query()
    .select("AtendimentoId")
    .select(AtendimentoMensagem.knex().raw("MAX(MATCH(Body, Transcricao) AGAINST(? IN NATURAL LANGUAGE MODE)) as relevancia", [termo]))
    .whereRaw("MATCH(Body, Transcricao) AGAINST(? IN NATURAL LANGUAGE MODE)", [termo])
    .groupBy("AtendimentoId")
    .orderBy("relevancia", "desc")
    .limit(limit);

  if (ranqueados.length) {
    const topScore = Number(ranqueados[0].relevancia);
    ranqueados = ranqueados.filter((r) => Number(r.relevancia) >= topScore * RELEVANCIA_MIN_RATIO);
  } else {
    // fallback LIKE: termos curtos ou compostos só de stopwords não casam em FULLTEXT natural language mode
    ranqueados = (
      await AtendimentoMensagem.query()
        .select("AtendimentoId")
        .whereRaw("(Body LIKE ? OR Transcricao LIKE ?)", [`%${termo}%`, `%${termo}%`])
        .groupBy("AtendimentoId")
        .limit(limit)
    ).map((r) => ({ AtendimentoId: r.AtendimentoId }));
  }

  const ids = ranqueados.map((r) => r.AtendimentoId);
  if (!ids.length) return [];

  let query = Atendimento.query()
    .findByIds(ids)
    .withGraphFetched("[cliente, mensagens]")
    .modifyGraph("mensagens", (q) => q.orderBy("Timestamp", "asc").orderBy("Id", "asc"));

  if (setor) query = query.where("Setor", setor);
  if (status !== null && status !== undefined) query = query.where("Status", status);

  const atendimentos = await query;
  const ordem = new Map(ids.map((id, idx) => [id, idx]));
  atendimentos.sort((a, b) => (ordem.get(a.Id) ?? 0) - (ordem.get(b.Id) ?? 0));
  return atendimentos;
}

// calcula, de forma determinística (não depende do LLM "contar certo"), quais
// atendentes participaram e em que ordem — inclusive transferências entre eles —
// e quantas mensagens são mídia sem transcrição de texto.
function resumoParticipantes(mensagens) {
  const sequenciaAtendentes = [];
  let midiaCount = 0;
  for (const m of mensagens) {
    if (m.Resposta === 1) {
      const { nome } = parseAtendenteBody(m.Body);
      // mensagens de mídia pura (sem texto) não têm o prefixo "<b>Nome:</b>" pra extrair o
      // nome — nesse caso, assume que é o mesmo atendente da mensagem anterior em vez de
      // criar uma identidade "não identificada" fantasma que infla a contagem de atendentes.
      if (nome && sequenciaAtendentes[sequenciaAtendentes.length - 1] !== nome) {
        sequenciaAtendentes.push(nome);
      }
    }
    if (m.Tipodemidia && m.Tipodemidia !== "text") midiaCount += 1;
  }
  return { sequenciaAtendentes, distintos: [...new Set(sequenciaAtendentes)], midiaCount };
}

// tickets muito longos (centenas de mensagens) podem ter dezenas de transferências
// reais entre atendentes — mostrar a cadeia inteira vira ruído ilegível, então acima
// de um teto mostra só início/fim + contagem, sem perder a informação de quantos são.
const SEQUENCIA_ATENDENTES_MAX = 12;

function formatarSequenciaAtendentes(sequenciaAtendentes, distintos) {
  if (!distintos.length) return "Nenhum atendente identificado nas mensagens.";
  if (distintos.length === 1) return `Atendente: ${distintos[0]} (único atendente, sem transferência).`;

  const cadeia =
    sequenciaAtendentes.length > SEQUENCIA_ATENDENTES_MAX
      ? `${sequenciaAtendentes.slice(0, 5).join(" → ")} → (...) → ${sequenciaAtendentes.slice(-5).join(" → ")}`
      : sequenciaAtendentes.join(" → ");

  return (
    `Atendentes envolvidos, em ordem de participação: ${cadeia}. ` +
    `(${distintos.length} atendentes distintos ao todo, com ${sequenciaAtendentes.length - 1} transferências registradas: ${distintos.join(", ")}.)`
  );
}

function formatarTrechoAtendimento(atendimento) {
  const cliente = atendimento.cliente;
  const abertura = formatDateTime(atendimento.Abertura);
  const mensagens = atendimento.mensagens ?? [];
  const { sequenciaAtendentes, distintos, midiaCount } = resumoParticipantes(mensagens);

  const cabecalho = [
    `Atendimento ${atendimento.Codigo}` +
      (atendimento.Setor ? ` — Setor: ${atendimento.Setor}` : "") +
      (atendimento.Status !== null && atendimento.Status !== undefined ? ` — Status: ${atendimento.Status}` : ""),
    `Cliente: ${cliente?.Nome ?? "desconhecido"}`,
    abertura ? `Aberto em: ${abertura}` : null,
    `Total de mensagens: ${mensagens.length}${midiaCount ? ` (${midiaCount} de mídia/anexo sem transcrição de texto)` : ""}`,
    formatarSequenciaAtendentes(sequenciaAtendentes, distintos)
  ].filter(Boolean);

  const linhasMensagens = mensagens.map((m) => formatMensagem(m, cliente?.Nome)).filter(Boolean);
  return [...cabecalho, "", ...linhasMensagens].join("\n").trim();
}

export async function resolverContextoAtendimentos(message, history = []) {
  const filtros = await classificarPergunta(message, history);

  if (filtros.tipo === "agregacao") {
    const resultado = await agregarAtendimentos(filtros);
    return [
      {
        id: "agregacao",
        source: null,
        text: formatarResumoAgregado(resultado),
        chunkIndex: 0,
        metadata: { type: "atendimento_agregacao", ...filtros },
        score: null
      }
    ];
  }

  // se a pergunta atual não repete o código (ex.: "e isso foi resolvido?" numa
  // pergunta de acompanhamento), continua referenciando o atendimento já
  // discutido na conversa, em vez de cair numa busca textual desconexa.
  let codigos = extrairCodigosProtocolo(message);
  if (!codigos.length && history.length) {
    codigos = extrairCodigosProtocolo(history.map((m) => m.Content).join("\n"));
  }

  let atendimentos;
  if (codigos.length) {
    atendimentos = await buscarPorCodigos(codigos);
  } else if (filtros.clienteNome) {
    atendimentos = await buscarPorNomeCliente(filtros.clienteNome);
  } else {
    atendimentos = await buscarAtendimentosPorTexto(filtros);
  }
  return atendimentos.map((a) => ({
    id: `atendimento:${a.Codigo}`,
    source: `atendimento:${a.Codigo}`,
    text: formatarTrechoAtendimento(a),
    chunkIndex: 0,
    metadata: { type: "atendimento", codigo: a.Codigo, setor: a.Setor, status: a.Status, clienteNome: a.cliente?.Nome ?? null },
    score: null
  }));
}