from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field, SecretStr
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# LLM placeholder
llm = ChatOpenAI(
    model="openai/gpt-oss-20b",
    base_url='https://platform.brojs.ru/jrnl-bh/api/inference/v1',
    api_key=SecretStr("jrnl_30283ab953615cbb6846ff9940a1eedce0b76d7b2f59a2394f29e74643e6a90d"),
    temperature=0.7,
)

class PersonInfo(BaseModel):
    name: str = Field(description="Имя человека")
    age: int | None = Field(default=None, description="Возраст (необязательно)")
    profession: str = Field(description="Профессия")
    skills: list[str] = Field(description="Список навыков")

class MeetingNotes(BaseModel):
    date: str = Field(description="Дата встречи в формате YYYY-MM-DD")
    participants: list[str] = Field(description="Участники встречи")
    topics: list[str] = Field(description="Обсуждаемые темы")
    decisions: list[str] = Field(description="Принятые решения")
    next_steps: list[str] = Field(description="Следующие шаги")

person_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=PersonInfo)
meeting_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=MeetingNotes)

prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["text", "format_instructions"],
    template="""Найди в тексте следующую информацию и верни её как JSON:
{format_instructions}
Текст: {text}"""
)

def choose_parser(text: str):
    if any(word in text.lower() for word in ["meeting", "встреча", "собрание"]):
        return meeting_parser
    return person_parser

def extract(text: str):
    parser = choose_parser(text)
    chain = prompt_template | llm | parser
    result = chain.invoke({"text": text, "format_instructions": parser.get_format_instructions()})
    return result

if __name__ == "__main__":
    examples = [
        "Анна, 28 лет, Python-разработчик. Навыки: FastAPI, Docker.",
        """Meeting on 2024-05-27
Participants: Alice, Bob, Charlie
Topics: Project roadmap, Budget allocation
Decisions: Approve Q3 budget, Hire new devs
Next steps: Send email to stakeholders, Update project plan""",
    ]
    for i, txt in enumerate(examples, 1):
        print(f"Example {i} input:")
        print(txt)
        obj = extract(txt)
        print("\nParsed object:")
        print(obj.model_dump())
        print("-" * 40)

    # Interactive mode
    while True:
        user_input = input("Введите текст (или 'exit' для выхода): ").strip()
        if not user_input or user_input.lower() == "exit":
            break
        obj = extract(user_input)
        print("\nParsed object:")
        print(obj.model_dump())