from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_ibm import ChatWatsonx
from langchain_core.prompts import PromptTemplate, ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import (
    StrOutputParser,
    JsonOutputParser,
    PydanticOutputParser,
)
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Literal
from dotenv import load_dotenv
import os
import gradio as gr
import time

qwen_llm = ChatOllama(model="qwen3.5:4b", temperature=0)
exaone_llm = ChatOllama(model="exaone3.5:2.4b", temperature=0)
gemma_llm = ChatOllama(model="gemma4:e2b", temperature=0)


class ReviewAnalysis(BaseModel):
    sentiment: Literal["긍정", "부정", "중립"] = Field(description="전체 감정")
    score: float = Field(ge=0.0, le=1.0, description="감정 강도")
    pros: list[str] = Field(description="긍정적인 리뷰 리스트")
    cons: list[str] = Field(description="부정적인 리뷰 리스트")
    recommend: bool = Field(description="추천여부 True/False")
    reply: str = Field(description="판매자 입장의 고객 답변 한 문장")


pydantic_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=ReviewAnalysis)
template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "리뷰 담당자 입니다. 리뷰를 보고 정보를 추출하고 고객에 의문에 답변할 내용을 작성하세요. {format_instructions}",
        ),
        ("human", "{review}"),
    ]
).partial(format_instructions=pydantic_parser.get_format_instructions())


chain = template | gemma_llm | pydantic_parser


def analyze(texts):
    # ===을 기준으로 리뷰 분리
    reviews = [review.strip() for review in texts.split("===") if review.strip()]

    start = time.time()
    results = chain.batch([{"review": r} for r in reviews])
    elapsed = time.time() - start

    output = []
    for i, (review, result) in enumerate(zip(texts, results), 1):
        emoji = {"긍정": "😊", "부정": "😡", "중립": "😑"}[result.sentiment]
        output.append(f"[리뷰 {i}]")
        output.append(f"고객 리뷰 {review[:40]}....")
        output.append(
            f"리뷰 감정 {emoji} {result.sentiment}(강도 : {result.score:.2f})"
        )
        output.append(f"장점 {", ".join(result.pros) if result.pros else "없음"}")
        output.append(f"단점 {", ".join(result.cons) if result.cons else "없음"}")
        output.append(f"추천 여부  {"👍 추천" if result.recommend else "👎 비추천"}")
        output.append(f"판매자 답변 {result.reply}")
        output.append("-" * 40)
    output.append(f"소요 시간 : {elapsed:.2f}초, ({len(reviews)} 개 리뷰) ")
    return "\n".join(output)


app = gr.Interface(
    analyze,
    inputs=[
        gr.Textbox(
            label="리뷰 입력",
            placeholder="여러 리뷰 입력 시 구분자로 ===을 사용하세요",
            lines=20,
        ),
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="분석결과", lines=20),
    ],
    title="✒ 상품 리뷰 분석",
    description="리뷰 입력 시 감정, 장담점, 추천 여부를 분설합니다.",
)

app.launch()