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

from langchain.tools import tool

try:
    from knowledge_base import KnowledgeBase, build_knowledge_base
except ModuleNotFoundError:
    from .knowledge_base import KnowledgeBase, build_knowledge_base

_kb: KnowledgeBase | None = None


def get_knowledge_base() -> KnowledgeBase:
    """Ленивая инициализация — не подключаем Ollama при импорте модуля."""
    global _kb
    if _kb is None:
        _kb = build_knowledge_base()
    return _kb


@tool
def search_knowledge_base(query: str, max_results: int = 5) -> str:
    """Семантический поиск в базе знаний.

    Args:
        query: поисковый запрос
        max_results: максимум фрагментов в ответе
    """
    results = get_knowledge_base().search(query, max_results=max_results)
    if not results:
        return "По запросу ничего не найдено."
    lines = [f"Найдено: {len(results)} фрагмент(ов)\n"]
    for idx, item in enumerate(results, start=1):
        lines.append(
            f"{idx}. [{item['title']}] (score={item['score']})\n{item['content']}\n"
        )
    return "\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
    """
    if not content.strip():
        return "Ошибка: пустой content."
    if not title.strip():
        return "Ошибка: пустой title."
    chunks = get_knowledge_base().add_document(content.strip(), title.strip())
    return f"Документ «{title}» добавлен ({chunks} чанк(ов))."