"""RAG-инструменты для агента."""
from __future__ import annotations

from langchain.tools import tool

from vector_store import add_document_to_store, search_store


@tool
def search_knowledge_base(query: str, max_results: int = 4) -> str:
    """Семантический поиск в базе знаний.

    Args:
        query: поисковый запрос
        max_results: максимум фрагментов в ответе
    """
    hits = search_store(query, max_results=max_results)
    if not hits:
        return "В базе знаний ничего не найдено."
    lines = []
    for doc, score in hits:
        title = doc.metadata.get("title", "без названия")
        lines.append(
            f"[релевантность={score:.3f}] {title}: {doc.page_content[:400]}"
        )
    return "\n\n".join(lines)


@tool
def add_to_knowledge_base(content: str, title: str) -> str:
    """Добавляет документ в векторную базу знаний.

    Args:
        content: текст документа
        title: заголовок / имя документа
    """
    chunks = add_document_to_store(content, title)
    return f"Документ '{title}' добавлен ({chunks} чанков)."