package memory

import (
	"context"

	"git.yeij.top/AskaEth/Cyrene_v2/internal/runtime/embedding"
)

// 本文件是入库前审查的**候选召回**（design/23 §15 D3-3：用既有 recall 路径，
// 不许另造一套相似度实现）。
//
// 复用面（逐条，都是整理侧已经存在的实现）：
//   - 阈值：与整理同一个召回门（config.MemoryTidy.RecallThreshold，§13 开放点 2）；
//   - 相似度：语义 embedding 的余弦（clampUnit + cosineSim）或零依赖的词项余弦
//     （lexicalSimilarity）；
//   - 收集与排序：collectTidyPairs —— 因此「阈值过滤 + 分数降序 + id 兜底」
//     与整理侧逐字一致，截断也可复现。
//
// 与整理侧**唯一**的差异：候选只保留「新条目 vs 既有条目」的对（整理侧是
// 分区内两两），因为入库前审查永远以刚落库的那一条为中心。

// recallCandidates 在同一分区内召回候选（分区键 = persona_id + scope +
// project_id，design §6 硬约束：分区之间永不比较）。
//
// 返回的 degraded 表示本轮相似度是从语义路径**降级**到词项余弦的（embedder
// 报错或向量条数错位）：判定规则一字不改，只把「这一轮的依据不够好」如实
// 带进留痕（§15 D3-8 的「是否降级」）。
func (r *PreInsertReviewer) recallCandidates(ctx context.Context, item MemoryItem) ([]ingestCandidate, bool, error) {
	partition := tidyPartition{personaID: item.PersonaID, scope: item.Scope, projectID: item.ProjectID}
	existing, err := r.deps.Store.listReviewCandidates(ctx, partition, item.ID, r.cfg.ScanLimit)
	if err != nil {
		return nil, false, err
	}
	if len(existing) == 0 {
		return nil, false, nil
	}
	// 新条目固定在首位：reviewPairs 只认它为中心。
	items := make([]MemoryItem, 0, len(existing)+1)
	items = append(items, item)
	items = append(items, existing...)

	if r.deps.Embedder == nil {
		// 未配置语义 embedding：与整理生产轮同一口径 —— 用零依赖词项余弦，
		// 不是降级（这是配置形态，不是故障）。
		return reviewPairs(items, r.cfg.Threshold, lexicalSimFunc(items), tidyRecallLexical), false, nil
	}
	vecs, err := embedReviewTexts(ctx, r.deps.Embedder, items)
	if err != nil {
		// 语义召回不可用 ⇒ 降级到与整理生产轮**同一个**词项余弦，并如实标记
		// degraded（design §4.1 生产轮回退口径）。降级绝不改变判定规则，
		// 也绝不改写任何一行。
		r.log.Warn("memory ingest review embedding recall unavailable, falling back to lexical",
			"item_id", item.ID, "scope", string(item.Scope), "error", err)
		return reviewPairs(items, r.cfg.Threshold, lexicalSimFunc(items), tidyRecallLexical), true, nil
	}
	return reviewPairs(items, r.cfg.Threshold, vectorSimFunc(vecs), tidyRecallEmbedding), false, nil
}

// reviewPairs 用整理的收集内核（collectTidyPairs）产出候选对，再只保留以
// items[0]（新条目）为中心的那些，转成审查候选。首位的 id 为空时无法区分
// 中心，直接返回空 —— 宁可少审一条，也绝不把两条既有记忆当成候选。
func reviewPairs(items []MemoryItem, threshold float64, sim func(i, j int) float64, mode string) []ingestCandidate {
	if len(items) < 2 || items[0].ID == "" {
		return nil
	}
	var sink TidyStats
	// 零值预算 = 无时间预算：入库前审查的对数由它自己的 ScanLimit 收口
	// （那是 §15 D3 切片的护栏），本切片不改它的行为。
	pairs, _ := collectTidyPairs(items, threshold, sim, mode, &sink, tidyBudget{})
	out := make([]ingestCandidate, 0, len(pairs))
	for _, p := range pairs {
		switch {
		case p.a.ID == items[0].ID:
			out = append(out, ingestCandidate{item: p.b, score: p.score, mode: p.mode})
		case p.b.ID == items[0].ID:
			out = append(out, ingestCandidate{item: p.a, score: p.score, mode: p.mode})
		}
	}
	return out
}

// embedReviewTexts 分批把条目向量化（批次上限复用整理侧的 tidyEmbedBatch：
// 不把整个分区的文本一次性交给远端 embedding API）。单批失败即整体失败，
// 由调用方决定降级还是上报，绝不半途改用混合表示。
func embedReviewTexts(ctx context.Context, emb embedding.Embedder, items []MemoryItem) ([]embedding.Vector, error) {
	out := make([]embedding.Vector, 0, len(items))
	for start := 0; start < len(items); start += tidyEmbedBatch {
		end := min(start+tidyEmbedBatch, len(items))
		texts := make([]string, 0, end-start)
		for _, it := range items[start:end] {
			texts = append(texts, it.Content)
		}
		vecs, err := emb.Embed(ctx, texts)
		if err != nil {
			return nil, err
		}
		if len(vecs) != len(texts) {
			return nil, ErrTidyEmbedCount
		}
		out = append(out, vecs...)
	}
	return out, nil
}