# rag_tools.py
"""
Инструменты для LangChain-агента. Используют QdrantClient из qdrant_client.py.
"""
from langchain.tools import tool
from qdrant_client import QdrantClient

_store = QdrantClient()

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

    Args:
        query: поисковый запрос.
        max_results: максимальное количество результатов.

    Returns:
        Список найденных фрагментов с оценкой релевантности.
    """
    results = _store.search(query, limit=max_results)
    return [
        {"title": r["metadata"].get("title", ""), "content": r["text"], "score": r["score"]}
        for r in results
    ]

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

    Args:
        content: полный текст документа.
        title: заголовок документа.

    Returns:
        Сообщение об успехе.
    """
    _store.add_documents([content], [title])
    return f"Документ '{title}' успешно добавлен в базу знаний."