from datetime import datetime
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Optional, Any


@dataclass
class QuestionInfo:
    """用户问句信息"""
    question_raw: str  # 原始问句：用户咨询问题源输入
    final_processed: str  # 最终处理：经过一系列处理后形成的最终问句的信息存储
    # mediate_processing: None                                           # 中间临时处理：形如停用词处理、文本纠错等中间步骤暂存的临时存储信息


# =================================================

@dataclass
class DialogType(str, Enum):
    IN_PROGRESS = "应答中"
    OPENING = "开头"
    CLOSING = "结尾"
    COMPLETION = "追问"


@dataclass
class DialogInfo:
    """当前对话信息"""
    dialog_type: DialogType  # 对话类型：应答中、开头、结尾、追问
    timestamp: str  # datetime类型


# =================================================

class QuestionType(str, Enum):
    WHEN = "when"
    WHERE = "where"
    WHO = "who"
    WHAT = "what"
    WHY = "why"
    HOW = "how"
    HOW_MUCH = "how much"


# @dataclass
# class InheritedInfo:
#     """继承信息容器"""
#     business_entity: Optional[str] = None    # 业务实体词
#     intent_keyword: Optional[str] = None     # 意图词
#     domain: Optional[str] = None             # 领域
#     intent: Optional[str] = None             # 意图

#     def get_priority_info(self):
#         """按优先级获取继承信息"""
#         return next(filter(None, [self.business_entity, self.intent_keyword, self.domain, self.intent]), None)

# 关于下载安装
# 查询功能（询问软件功能或用途）：【新型储能计价通C1】可以做批次工程吗
# 后缀名问题（专属子意图）
# 操作指导（询问具体使用方法）：【西藏造价软件Z1】怎么查看人工机械费用
# 故障排查（解决软件错误问题）：【技改检修2016软件】初始化失败了
# 费用计算（专属意图，复杂计算推理）
# 下载与安装（询问软件的下载和安装）：【配网D3软件】程序包发我；【配网D3软件】怎么安装

@dataclass
class NLUInfo:
    """语义理解信息"""
    vertical_category: str  # 垂直开放分类：开放聊天助手、软件使用助手
    intent_category: Optional[str] = None  # 意图分类：查询功能、操作指导、故障排查、费用输出、下载安装
    domain_category: Optional[str] = None  # 领域分类：西藏造价软件Z1, 新型储能计价通C1, 技改检修计价通T1
    previous_intent: Optional[str] = None  # 上文意图
    previous_domain: Optional[str] = None  # 上文领域
    intent_results: Optional[str] = None  # 意图识别结果列表: Ai模型预测（待定）
    domain_results: Optional[str] = None  # 领域识别结果列表: Ai模型预测（待定）
    tokens: Optional[str] = None  # 分词结果
    emotion: Optional[str] = None  # 情绪识别
    question_type: Optional[QuestionType] = None  # 问句类型结果：5W2H中的一种
    inherited_info: Optional[str] = None  # 用户继承信息：一次对话只能从上下文继承一种信息（优先度：业务实体词>意图词>领域>意图）
    retrieve_keywords: Optional[str] = None  # 测试 keys
    rewrite: Optional[str] = None


# 建议构有向无环图
@dataclass
class ScenInfo:
    """场景信息"""
    scene_name: str  # 场景名称
    process_status: None  # 场景流程状态
    slots: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)  # 槽位信息


# =================================================

# @dataclass
# class AnswerInfo:
#     """系统应答信息"""
#     answer_result: str                   # 一次对话的答案结果
#     transfer_human: bool=False           # 是否转人工

# =================================================
@dataclass
class TalkInfo:
    Q: str  # 用户输入
    A: str  # 机器输出


@dataclass
class ChatRecord:
    """历史记录"""
    conversation: List[TalkInfo] = field(default_factory=list)


# =================================================

@dataclass
class DSTManager:
    """对话状态管理器，整合各类信息"""
    question_info: QuestionInfo  # 用户问句信息
    dialog_info: DialogInfo  # 当前对话信息
    nlu_info: NLUInfo  # 语义理解信息
    scen_info: ScenInfo  # 场景信息
    chat_record: ChatRecord  # 历史对话记录

    # def update_question(self, question_raw: str):
    #     """更新用户问题并重置相关状态"""
    #     self.question_info = QuestionInfo(question_raw=question_raw)
    #     self.dialog_info.timestamp = datetime.now()

    # def generate_answer(self, answer: str, transfer_human: bool = False):
    #     """生成系统应答信息"""
    #     self.answer_info = AnswerInfo(answer_result=answer, transfer_human=transfer_human)

    # def inherit_previous_context(self):
    #     """继承上一次对话的上下文信息"""
    #     inherited = self.nlu_info.inherited_info.get_priority_info()
    #     return inherited