import os
import json
import time
import requests
from anthropic import Anthropic, RateLimitError, APIError
from openai import OpenAI
import gradio as gr
import pandas as pd
from huggingface_hub import CommitScheduler
from datetime import datetime, timedelta
import uuid
from user_agents import parse as parse_ua
import schedule
import threading
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
import faiss
import re
from difflib import SequenceMatcher

# --- Konfiguration ---
CHARGENODE_URL = "https://www.chargenode.eu"
MAX_CHUNK_SIZE = 2000
CHUNK_OVERLAP = 200
RETRIEVAL_K = 5
MAX_CONTEXT_CHARS = 8000  # ~2000 tokens för kontext

# Kontrollera om vi kör i Hugging Face-miljön
IS_HUGGINGFACE = os.environ.get("SPACE_ID") is not None

# OpenAI-klient behålls för bakåtkompatibilitet
OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
if not OPENAI_API_KEY:
    raise ValueError("OPENAI_API_KEY saknas")
client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)

# Lägg till Anthropic API-nyckel och klient
ANTHROPIC_API_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_API_KEY:
    raise ValueError("ANTHROPIC_API_KEY saknas")
anthropic_client = Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY)

log_folder = "logs"
os.makedirs(log_folder, exist_ok=True)
log_file_path = os.path.join(log_folder, "conversation_log_v2.txt")

# Skapa en tom loggfil om den inte finns
if not os.path.exists(log_file_path):
    with open(log_file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write("")
    print(f"Skapade tom loggfil: {log_file_path}")

hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN")
if not hf_token:
    raise ValueError("HF_TOKEN saknas")

# Minsta möjliga konfiguration som bör fungera
scheduler = CommitScheduler(
    repo_id="ChargeNodeEurope/logfiles",
    repo_type="dataset",
    folder_path=log_folder,
    path_in_repo="logs_v2",
    every=300,
    token=hf_token
)

# --- Globala variabler ---
last_log = None

# Globala variabler för embeddings
embedder = None
embeddings = None
index = None
chunks = []
chunk_sources = []
faq_dict = {}

# --- Hjälpfunktioner ---
def detect_language(text):
    """Enkel språkdetektering baserad på vanliga ord."""
    swedish_indicators = ['hur', 'kan', 'jag', 'är', 'det', 'den', 'ett', 'och', 'som', 'på', 'för', 'med', 'av', 'till', 'om']
    english_indicators = ['how', 'can', 'the', 'is', 'are', 'and', 'or', 'for', 'with', 'what', 'where', 'when']
    
    text_lower = text.lower()
    words = text_lower.split()
    
    swedish_count = sum(1 for word in words if word in swedish_indicators)
    english_count = sum(1 for word in words if word in english_indicators)
    
    if english_count > swedish_count and english_count > 2:
        return 'en'
    return 'sv'

def validate_numeric_field(value, field_name):
    """Validerar att ett fält är numeriskt."""
    if value and not value.isdigit():
        return f"{field_name} måste vara numerisk."
    return None

# --- Förbättrad loggfunktion ---
def safe_append_to_log(log_entry):
    """Säker metod för att lägga till loggdata utan att förlora historisk information."""
    try:
        with open(log_file_path, "a", encoding="utf-8") as log_file:
            log_json = json.dumps(log_entry, ensure_ascii=False)
            log_file.write(log_json + "\n")
            log_file.flush()
            
        print(f"Loggpost tillagd: {log_entry.get('timestamp', 'okänd tid')}")
        return True
        
    except Exception as e:
        print(f"Fel vid loggning: {e}")
        
        try:
            os.makedirs(os.path.dirname(log_file_path), exist_ok=True)
            
            with open(log_file_path, "a", encoding="utf-8") as log_file:
                log_json = json.dumps(log_entry, ensure_ascii=False)
                log_file.write(log_json + "\n")
                
            print("Loggpost tillagd efter återhämtning")
            return True
            
        except Exception as retry_error:
            print(f"Kritiskt fel vid loggning: {retry_error}")
            return False

# --- Laddar textkällor ---
def load_local_files():
    """Laddar alla lokala filer och returnerar som en sammanhängande text."""
    uploaded_text = ""
    
    # Definiera obligatoriska filer
    required_files = [
        "FAQ_stadat.xlsx",
        "Foretagskonto.txt", 
        "ChargeNode_App.txt",
        "ChargeNode_Portal.txt"
    ]
    
    allowed = [".txt", ".docx", ".pdf", ".csv", ".xls", ".xlsx"]
    excluded = ["requirements.txt", "app.py", "conversation_log.txt", "conversation_log_v2.txt", "secrets", "prompt.txt"]
    
    # Kontrollera att alla obligatoriska filer finns
    missing_files = []
    for req_file in required_files:
        if not os.path.exists(req_file):
            missing_files.append(req_file)
    
    if missing_files:
        print(f"⚠️ VARNING: Följande obligatoriska filer saknas: {', '.join(missing_files)}")
    
    for file in os.listdir("."):
        if file.lower().endswith(tuple(allowed)) and file not in excluded:
            try:
                if file.endswith(".txt"):
                    with open(file, "r", encoding="utf-8") as f:
                        content = f.read()
                elif file.endswith(".docx"):
                    from docx import Document
                    content = "\n".join([p.text for p in Document(file).paragraphs])
                elif file.endswith(".pdf"):
                    import PyPDF2
                    with open(file, "rb") as f:
                        reader = PyPDF2.PdfReader(f)
                        content = "\n".join([p.extract_text() or "" for p in reader.pages])
                elif file.endswith(".csv"):
                    content = pd.read_csv(file).to_string()
                elif file.endswith((".xls", ".xlsx")):
                    if file == "FAQ_stadat.xlsx" or file == "FAQ stadat.xlsx":
                        df = pd.read_excel(file)
                        rows = []
                        for index, row in df.iterrows():
                            row_text = f"Fråga: {row['Fråga']}\nSvar: {row['Svar']}"
                            
                            if 'kategori' in df.columns:
                                row_text += f"\nKategori: {row['kategori']}"
                            elif 'Kategori' in df.columns:
                                row_text += f"\nKategori: {row['Kategori']}"
                                
                            rows.append(row_text)
                        content = "\n\n".join(rows)
                    else:
                        content = pd.read_excel(file).to_string()
                uploaded_text += f"\n\nFIL: {file}\n{content}"
                print(f"✅ Laddade fil: {file}")
            except Exception as e:
                print(f"❌ Fel vid läsning av {file}: {str(e)}")
    
    return uploaded_text.strip()

def load_prompt():
    """Läser in system-prompts från prompt.txt med bättre felhantering."""
    try:
        with open("prompt.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
            prompt_content = f.read().strip()
            if not prompt_content:
                print("Varning: prompt.txt är tom, använder standardprompt")
                return get_default_prompt()
            print("✅ Laddade prompt.txt")
            return prompt_content
    except FileNotFoundError:
        print("Varning: prompt.txt hittades inte, använder standardprompt")
        return get_default_prompt()
    except Exception as e:
        print(f"Fel vid inläsning av prompt.txt: {e}, använder standardprompt")
        return get_default_prompt()

def get_default_prompt():
    """Returnerar standardprompt om prompt.txt saknas."""
    return """Du är ChargeNode's AI-assistent som hjälper användare med frågor om ChargeNode's produkter och tjänster.

SPRÅK: Svara alltid på samma språk som användaren skriver på (svenska eller engelska).

SVARSSTIL:
- Var vänlig, professionell och hjälpsam
- Ge konkreta, tydliga svar baserat på den tillhandahållna informationen
- Om informationen inte finns i kontexten, säg det tydligt
- När du ger navigationsinstruktioner, använd numrerade steg
- Håll svaren koncisa men kompletta

KONTAKTINFORMATION:
Om användaren behöver ytterligare hjälp, hänvisa till:
- Email: support@chargenode.eu
- Telefon: 010-2051055"""

# --- Förbättrad chunking ---
def prepare_chunks(text_data):
    """Delar upp texten i mindre segment för embedding och sökning med särskild hänsyn till FAQ-format."""
    chunks, sources = [], []
    global faq_dict
    
    for source, text in text_data.items():
        paragraphs = [p for p in text.split("\n") if p.strip()]
        
        i = 0
        while i < len(paragraphs):
            current_chunk = ""
            start_idx = i
            
            if i < len(paragraphs) and paragraphs[i].startswith("Fråga:"):
                question = paragraphs[i][7:].strip()
                current_chunk = paragraphs[i]
                i += 1
                
                while i < len(paragraphs) and not paragraphs[i].startswith("Fråga:"):
                    if len(current_chunk) + len(paragraphs[i]) + 1 <= MAX_CHUNK_SIZE:
                        current_chunk += "\n" + paragraphs[i]
                    else:
                        if "Svar:" in current_chunk:
                            if len(current_chunk) > MAX_CHUNK_SIZE * 1.5:
                                break
                            else:
                                current_chunk += "\n" + paragraphs[i]
                        else:
                            break
                    i += 1
                
                if "Svar:" in current_chunk:
                    answer_start = current_chunk.find("Svar:")
                    answer_text = current_chunk[answer_start + 5:].strip()
                    
                    # Lägg till betalningsrelaterade variationer
                    if any(term in question.lower() for term in ["betalsätt", "betalmetod", "betalmedel", "kort", 
                                                              "betalkort", "betalning", "betala"]):
                        payment_variations = [
                            "hur ändrar jag betalmedel",
                            "hur byter jag betalsätt",
                            "hur uppdaterar jag mitt betalkort",
                            "hur ändrar jag betalmetod",
                            "hur byter jag betalningsmetod",
                            "hur ändrar jag betalkort",
                            "how do i change payment method",
                            "how to update credit card",
                            "how to change payment card"
                        ]
                        for variation in payment_variations:
                            faq_dict[variation] = answer_text
                    
                    faq_dict[question.lower()] = answer_text
            else:
                while i < len(paragraphs) and len(current_chunk) + len(paragraphs[i]) + 1 <= MAX_CHUNK_SIZE:
                    if current_chunk:
                        current_chunk += " " + paragraphs[i]
                    else:
                        current_chunk = paragraphs[i]
                    i += 1
            
            if current_chunk.strip():
                chunks.append(current_chunk.strip())
                sources.append(source)
            
            if i == start_idx:
                i += 1
        
        overlap_chunks = []
        overlap_sources = []
        
        for j in range(0, len(chunks)):
            overlap_chunks.append(chunks[j])
            overlap_sources.append(sources[j])
            
            if j < len(chunks) - 1 and chunks[j].endswith(chunks[j+1][:CHUNK_OVERLAP]):
                continue
                
            if j < len(chunks) - 1:
                space_left = MAX_CHUNK_SIZE - len(chunks[j])
                
                if space_left >= CHUNK_OVERLAP:
                    overlap_text = chunks[j] + " " + chunks[j+1][:CHUNK_OVERLAP]
                    overlap_chunks.append(overlap_text)
                    overlap_sources.append(sources[j])
        
        chunks = overlap_chunks
        sources = overlap_sources
    
    print(f"✅ Genererade {len(chunks)} chunks med {len(faq_dict)} FAQ-par")
    return chunks, sources

def initialize_embeddings():
    """Initierar SentenceTransformer och FAISS-index vid första anrop."""
    global embedder, embeddings, index, chunks, chunk_sources, faq_dict
    
    if embedder is None:
        print("🔄 Initierar SentenceTransformer och FAISS-index...")
        print("📁 Laddar textdata...")
        text_data = {"local_files": load_local_files()}
        print("✂️ Förbereder textsegment...")
        chunks, chunk_sources = prepare_chunks(text_data)
        print(f"✅ {len(chunks)} segment laddade")

        print("🧠 Skapar embeddings...")
        try:
            # Försök först med svensk modell
            embedder = SentenceTransformer('KBLab/sentence-bert-swedish-cased')
            print("✅ Använder svensk embeddings-modell")
        except:
            try:
                # Fallback till multilingual
                embedder = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
                print("✅ Använder multilingual embeddings-modell")
            except:
                # Sista fallback
                embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
                print("✅ Använder engelsk embeddings-modell")
        
        embeddings = embedder.encode(chunks, convert_to_numpy=True)
        embeddings /= np.linalg.norm(embeddings, axis=1, keepdims=True)
        index = faiss.IndexFlatIP(embeddings.shape[1])
        index.add(embeddings)
        print("✅ FAISS-index klart")
        
        print(f"📚 FAQ Dictionary innehåller {len(faq_dict)} nycklar")
        if len(faq_dict) > 0:
            payment_keys = [k for k in faq_dict.keys() if any(term in k for term in ["betalsätt", "betalmetod", "betalmedel", "payment"])]
            print(f"💳 Betalningsrelaterade FAQ-nycklar: {len(payment_keys)}")

def check_direct_match(query):
    """Kontrollerar om frågan matchar någon av våra fördefinierade FAQ-svar med fuzzy matching."""
    query_lower = query.lower().strip('?!.').strip()
    
    # Normalisera vanliga variationer
    query_normalized = query_lower
    query_normalized = re.sub(r'\bbyt(a|er)\b', 'ändra', query_normalized)
    query_normalized = re.sub(r'\buppdat(era|erar)\b', 'ändra', query_normalized)
    
    # Exakt matchning för betalningsfrågor
    if any(query_normalized.startswith(prefix) for prefix in ["hur ändrar jag", "hur byter jag", "hur uppdaterar jag", "how do i change", "how to change", "how to update"]) and \
       any(term in query_normalized for term in ["betalsätt", "betalmetod", "betalmedel", "betalkort", "kort", "payment", "credit card", "card"]):
        payment_answer = """Så här gör du om du vill byta betalkort: 
1. Gå in i appen. 
2. Tryck på meny och mina betalsätt 
3. Tryck på ersätt kort. 
4. Godkänn våra villkor 
5. Tryck på kortbetalning under "bekräfta för auktorisering" 
6. Lägg in dina nya kort uppgifter 
7. Bekräfta med BankID. 

OBS! Se till att kortet har pengar och att det är upplåst för internetbetalningar."""
        return payment_answer
    
    # Exakt matchning i FAQ dictionary
    if query_normalized in faq_dict:
        return faq_dict[query_normalized]
    
    # Fuzzy matching för liknande frågor
    best_match = None
    best_score = 0.0
    
    for key, value in faq_dict.items():
        similarity = SequenceMatcher(None, query_normalized, key).ratio()
        
        # Ge bonus för matchande nyckelord
        query_terms = set(query_normalized.split())
        key_terms = set(key.split())
        common_terms = query_terms.intersection(key_terms)
        
        if len(common_terms) >= 2:
            similarity += 0.1
        
        if similarity > best_score and similarity > 0.75:  # 75% likhet krävs
            best_score = similarity
            best_match = value
    
    if best_match:
        print(f"🎯 Fuzzy match hittad (score: {best_score:.2f})")
        return best_match
    
    return None

def retrieve_context(query, k=RETRIEVAL_K):
    """Hämtar relevant kontext för frågor med direkt matchning för vanliga frågor."""
    initialize_embeddings()
    
    direct_match = check_direct_match(query)
    if direct_match:
        print(f"✅ Direkt matchning hittad för frågan: {query[:50]}...")
        return f"Fråga: {query}\nSvar: {direct_match}", ["direct_match"]
    
    query_embedding = embedder.encode([query], convert_to_numpy=True)
    query_embedding /= np.linalg.norm(query_embedding)
    D, I = index.search(query_embedding, k)
    retrieved, sources = [], set()
    for idx in I[0]:
        if idx < len(chunks):
            retrieved.append(chunks[idx])
            sources.add(chunk_sources[idx])
    
    context = " ".join(retrieved)
    
    # Truncate om för långt
    if len(context) > MAX_CONTEXT_CHARS:
        print(f"⚠️ Kontext trunkerad från {len(context)} till {MAX_CONTEXT_CHARS} tecken")
        context = context[:MAX_CONTEXT_CHARS] + "..."
    
    return context, list(sources)

prompt_template = load_prompt()

def generate_answer(query, chat_history=None):
    """Genererar svar baserat på fråga, chatthistorik och retrieval-baserad kontext med Claude Sonnet 4.5."""
    context, sources = retrieve_context(query)
    
    if not context.strip():
        lang = detect_language(query)
        if lang == 'en':
            return "I couldn't find any relevant information in my sources.\n\nThis is an AI-generated response."
        return "Jag hittar ingen relevant information i mina källor.\n\nDetta är ett AI-genererat svar."
    
    # Detektera språk
    lang = detect_language(query)
    
    # Förbered system prompt med språkinstruktion
    system_prompt = prompt_template
    if lang == 'en':
        system_prompt += "\n\nIMPORTANT: The user is writing in ENGLISH. Respond in ENGLISH."
    else:
        system_prompt += "\n\nVIKTIGT: Användaren skriver på SVENSKA. Svara på SVENSKA."
    
    # Strukturerad user message
    user_message = f"""Baserat på följande information om ChargeNode, svara på användarens fråga.

=== RELEVANT KONTEXT ===
{context}

=== ANVÄNDARENS FRÅGA ===
{query}

=== INSTRUKTIONER ===
- Svara på samma språk som frågan ({('engelska' if lang == 'en' else 'svenska')})
- Var koncis men komplett
- Om informationen inte finns i kontexten, säg det tydligt
- Hänvisa till specifika funktioner i appen/portalen när relevant
- Om frågan gäller navigation, ge steg-för-steg instruktioner med numrerade punkter"""
    
    # Bygg messages array med historik
    messages = []
    
    # Lägg till relevanta historiska meddelanden (max senaste 6 meddelanden = 3 par)
    if chat_history:
        for msg in chat_history[-6:]:
            if msg.get('role') in ['user', 'assistant']:
                messages.append({
                    "role": msg['role'],
                    "content": msg['content']
                })
    
    # Lägg till aktuell fråga
    messages.append({"role": "user", "content": user_message})
    
    try:
        response = anthropic_client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5-20250929",
            max_tokens=3000,  # Ökat från 1500
            temperature=0.1,  # Sänkt från 0.3 för mer konsekventa svar
            system=system_prompt,
            messages=messages
        )
        answer = response.content[0].text
        print("✅ Svar genererat med Claude Sonnet 4.5")
        
        # Språkspecifik footer
        if lang == 'en':
            return answer + "\n\nAI-generated. Need more help? Contact support@chargenode.eu or call 010-2051055"
        return answer + "\n\nAI-genererat. Otillräcklig hjälp? Kontakta support@chargenode.eu eller 010-2051055"
        
    except RateLimitError:
        print("⚠️ Rate limit nådd")
        if lang == 'en':
            return "Too many requests right now. Please try again in a few seconds.\n\nContact support@chargenode.eu or 010-2051055"
        return "För många förfrågningar just nu. Försök igen om några sekunder.\n\nKontakta support@chargenode.eu eller 010-2051055"
        
    except APIError as e:
        print(f"⚠️ API-fel: {e}")
        if lang == 'en':
            return "A technical error occurred. Please try again.\n\nContact support@chargenode.eu or 010-2051055"
        return "Tekniskt fel uppstod. Vänligen försök igen.\n\nKontakta support@chargenode.eu eller 010-2051055"
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Oväntat fel: {e}")
        if lang == 'en':
            return f"Technical error: {str(e)}\n\nContact support@chargenode.eu or 010-2051055"
        return f"Tekniskt fel: {str(e)}\n\nKontakta support@chargenode.eu eller 010-2051055"

# --- Slack Integration ---
def send_to_slack(subject, content, color="#2a9d8f"):
    """Basfunktion för att skicka meddelanden till Slack."""
    webhook_url = os.environ.get("SLACK_WEBHOOK_URL")
    if not webhook_url:
        print("Slack webhook URL saknas")
        return False
    
    try:
        payload = {
            "blocks": [
                {
                    "type": "header",
                    "text": {
                        "type": "plain_text",
                        "text": subject
                    }
                },
                {
                    "type": "section",
                    "text": {
                        "type": "mrkdwn",
                        "text": content
                    }
                }
            ]
        }
        
        response = requests.post(
            webhook_url,
            json=payload,
            headers={"Content-Type": "application/json"}
        )
        
        if response.status_code == 200:
            print(f"✅ Slack-meddelande skickat: {subject}")
            return True
        else:
            print(f"❌ Slack-anrop misslyckades: {response.status_code}, {response.text}")
            return False
    except Exception as e:
        print(f"❌ Fel vid sändning till Slack: {type(e).__name__}: {e}")
        return False

# --- Feedback & Like-funktion ---
def vote(data: gr.LikeData):
    """Hanterar feedback från Gradio's inbyggda like-funktion."""
    feedback_type = "up" if data.liked else "down"
    global last_log
    log_entry = {
        "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
        "feedback": feedback_type,
        "bot_reply": data.value if not isinstance(data.value, dict) else data.value.get("value")
    }
    if last_log:
        log_entry.update({
            "session_id": last_log.get("session_id"),
            "user_message": last_log.get("user_message"),
        })
    
    safe_append_to_log(log_entry)
    
    try:
        if feedback_type == "down":
            feedback_message = f"""
*⚠️ Negativ feedback registrerad*

*Fråga:* {last_log.get('user_message', 'Okänd fråga')}

*Svar:* {log_entry.get('bot_reply', 'Okänt svar')[:300]}{'...' if len(log_entry.get('bot_reply', '')) > 300 else ''}
"""
            threading.Thread(
                target=lambda: send_to_slack("Negativ feedback", feedback_message, "#ff0000"),
                daemon=True
            ).start()
    except Exception as e:
        print(f"❌ Kunde inte skicka feedback till Slack: {e}")
    
    return

# --- Rapportering ---
def read_logs():
    """Läs alla loggposter från loggfilen."""
    logs = []
    try:
        if os.path.exists(log_file_path):
            with open(log_file_path, "r", encoding="utf-8") as file:
                line_count = 0
                for line in file:
                    line_count += 1
                    try:
                        log_entry = json.loads(line.strip())
                        logs.append(log_entry)
                    except json.JSONDecodeError as e:
                        print(f"⚠️ Varning: Kunde inte tolka rad {line_count}: {e}")
                        continue
            print(f"✅ Läste {len(logs)} av {line_count} loggposter")
        else:
            print(f"⚠️ Loggfil saknas: {log_file_path}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ Fel vid läsning av loggfil: {e}")
    return logs

def get_latest_conversations(logs, limit=50):
    """Hämta de senaste frågorna och svaren."""
    conversations = []
    for log in reversed(logs):
        if 'user_message' in log and 'bot_reply' in log:
            conversations.append({
                'user_message': log['user_message'],
                'bot_reply': log['bot_reply'],
                'timestamp': log.get('timestamp', '')
            })
            if len(conversations) >= limit:
                break
    return conversations

def get_feedback_stats(logs):
    """Sammanfatta feedback (tumme upp/ned)."""
    feedback_count = {"up": 0, "down": 0}
    negative_feedback_examples = []
    
    for log in logs:
        if 'feedback' in log:
            feedback = log.get('feedback')
            if feedback in feedback_count:
                feedback_count[feedback] += 1
                
            if feedback == "down" and 'user_message' in log and len(negative_feedback_examples) < 10:
                negative_feedback_examples.append({
                    'user_message': log.get('user_message', 'Okänd fråga'),
                    'bot_reply': log.get('bot_reply', 'Okänt svar')
                })
    
    return feedback_count, negative_feedback_examples

def generate_monthly_stats(days=30):
    """Genererar omfattande statistik över botanvändning för den senaste månaden."""
    print(f"📊 Genererar statistik för de senaste {days} dagarna...")
    
    logs = read_logs()
    
    if not logs:
        return {"error": "Inga loggar hittades för den angivna perioden"}
    
    now = datetime.now()
    cutoff_date = now - timedelta(days=days)
    filtered_logs = []
    
    for log in logs:
        if 'timestamp' in log:
            try:
                log_date = datetime.strptime(log['timestamp'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                if log_date >= cutoff_date:
                    filtered_logs.append(log)
            except:
                pass
    
    logs = filtered_logs
    
    total_conversations = sum(1 for log in logs if 'user_message' in log)
    unique_sessions = len(set(log.get('session_id', 'unknown') for log in logs if 'session_id' in log))
    unique_users = len(set(log.get('user_id', 'unknown') for log in logs if 'user_id' in log))
    
    feedback_logs = [log for log in logs if 'feedback' in log]
    positive_feedback = sum(1 for log in feedback_logs if log.get('feedback') == 'up')
    negative_feedback = sum(1 for log in feedback_logs if log.get('feedback') == 'down')
    feedback_ratio = (positive_feedback / len(feedback_logs) * 100) if feedback_logs else 0
    
    response_times = [log.get('response_time', 0) for log in logs if 'response_time' in log]
    avg_response_time = sum(response_times) / len(response_times) if response_times else 0
    
    platforms = {}
    browsers = {}
    operating_systems = {}
    for log in logs:
        if 'platform' in log:
            platforms[log['platform']] = platforms.get(log['platform'], 0) + 1
        if 'browser' in log:
            browsers[log['browser']] = browsers.get(log['browser'], 0) + 1
        if 'os' in log:
            operating_systems[log['os']] = operating_systems.get(log['os'], 0) + 1
    
    report = {
        "period": f"Senaste {days} dagarna",
        "generated_at": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
        "basic_stats": {
            "total_conversations": total_conversations,
            "unique_sessions": unique_sessions,
            "unique_users": unique_users,
            "messages_per_user": round(total_conversations / unique_users, 2) if unique_users else 0
        },
        "feedback": {
            "positive": positive_feedback,
            "negative": negative_feedback,
            "ratio_percent": round(feedback_ratio, 1)
        },
        "performance": {
            "avg_response_time": round(avg_response_time, 2)
        },
        "platform_distribution": platforms,
        "browser_distribution": browsers,
        "os_distribution": operating_systems
    }
    
    return report

def simple_status_report():
    """Skickar en förenklad statusrapport till Slack."""
    print("📊 Genererar statusrapport för Slack...")
    
    try:
        stats = generate_monthly_stats(days=7)
        
        now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        subject = f"ChargeNode AI Bot - Status {now}"
        
        if 'error' in stats:
            content = f"*Fel vid generering av statistik:* {stats['error']}"
            return send_to_slack(subject, content, "#ff0000")
        
        basic = stats["basic_stats"]
        feedback = stats["feedback"]
        perf = stats["performance"]
        
        content = f"""
*ChargeNode AI Bot - Statusrapport {now}*

*Basstatistik* (senaste 7 dagarna)
- Totalt antal konversationer: {basic['total_conversations']}
- Unika sessioner: {basic['unique_sessions']}
- Unika användare: {basic['unique_users']}
- Genomsnittlig svarstid: {perf['avg_response_time']} sekunder

*Feedback*
- 👍 Tumme upp: {feedback['positive']}
- 👎 Tumme ned: {feedback['negative']}
- Nöjdhet: {feedback['ratio_percent']}%
"""
        
        logs = read_logs()
        conversations = get_latest_conversations(logs, 3)
        
        if conversations:
            content += "\n*Senaste konversationer*\n"
            for conv in conversations:
                content += f"""
> *Tid:* {conv['timestamp']}
> *Fråga:* {conv['user_message'][:100]}{'...' if len(conv['user_message']) > 100 else ''}
> *Svar:* {conv['bot_reply'][:100]}{'...' if len(conv['bot_reply']) > 100 else ''}
"""
        
        return send_to_slack(subject, content, "#2a9d8f")
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Fel vid generering av statusrapport: {e}")
        
        error_subject = f"ChargeNode AI Bot - Fel vid statusrapport"
        error_content = f"*Fel vid generering av statusrapport:* {str(e)}"
        return send_to_slack(error_subject, error_content, "#ff0000")

def send_support_to_slack(områdeskod, uttagsnummer, email, chat_history):
    """Skickar en supportförfrågan till Slack."""
    try:
        chat_content = ""
        for msg in chat_history:
            if msg['role'] == 'user':
                chat_content += f">*Användare:* {msg['content']}\n\n"
            elif msg['role'] == 'assistant':
                chat_content += f">*Bot:* {msg['content'][:300]}{'...' if len(msg['content']) > 300 else ''}\n\n"
        
        subject = f"Support förfrågan - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}"
        
        content = f"""
*Användarinformation*
- *Områdeskod:* {områdeskod or 'Ej angiven'}
- *Uttagsnummer:* {uttagsnummer or 'Ej angiven'}
- *Email:* {email}
- *Tidpunkt:* {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}

*Chatthistorik:*
{chat_content}
"""
        
        return send_to_slack(subject, content, "#e76f51")
    except Exception as e:
        print(f"❌ Fel vid sändning av support till Slack: {type(e).__name__}: {e}")
        return False

# --- Schemaläggning av rapporter ---
def run_scheduler():
    """Kör schemaläggaren i en separat tråd med förenklad statusrapportering."""
    schedule.every().day.at("08:00").do(simple_status_report)
    schedule.every().day.at("12:00").do(simple_status_report)
    schedule.every().day.at("17:00").do(simple_status_report)
    
    schedule.every().monday.at("09:00").do(lambda: send_to_slack(
        "Veckostatistik", 
        f"*ChargeNode AI Bot - Veckostatistik*\n\n{json.dumps(generate_monthly_stats(7), indent=2)}", 
        "#3498db"
    ))
    
    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(60)

scheduler_thread = threading.Thread(target=run_scheduler, daemon=True)
scheduler_thread.start()

try:
    print("📤 Skickar en inledande statusrapport för att verifiera Slack-integrationen...")
except Exception as e:
    print(f"ℹ️ Information: Statusrapport kommer att skickas enligt schema: {e}")

# --- Gradio UI ---
initial_chat = [{"role": "assistant", "content": "Detta är ChargeNode's AI bot. Hur kan jag hjälpa dig idag?"}]

custom_css = """
body {background-color: #f7f7f7; font-family: Arial, sans-serif; margin: 0; padding: 0;}
h1 {font-family: Helvetica, sans-serif; color: #2a9d8f; text-align: center; margin-bottom: 0.5em;}
.gradio-container {max-width: 400px; margin: 0; padding: 10px; position: fixed; bottom: 20px; right: 20px; box-shadow: 0px 0px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1); border-radius: 10px; background-color: #fff;}
#chatbot_conversation { max-height: 300px; overflow-y: auto; }
.gr-button {background-color: #2a9d8f; color: #fff; border: none; border-radius: 4px; padding: 8px 16px; margin: 5px;}
.gr-button:hover {background-color: #264653;}
.support-btn {background-color: #000000; color: #ffffff; margin-top: 5px; margin-bottom: 10px;}
.support-btn:hover {background-color: #333333;}
.flex-row {display: flex; flex-direction: row; gap: 5px;}
.gr-form {padding: 10px; border: 1px solid #eee; border-radius: 4px; margin-bottom: 10px;}
.chat-preview {max-height: 150px; overflow-y: auto; border: 1px solid #eee; padding: 8px; margin-top: 10px; font-size: 12px; background-color: #f9f9f9;}
.success-message {font-size: 16px; font-weight: normal; margin-bottom: 15px;}
footer {display: none !important;}
.footer {display: none !important;}
.gr-footer {display: none !important;}
.gradio-footer {display: none !important;}
.gradio-container .footer {display: none !important;}
.gradio-container .gr-footer {display: none !important;}
"""

with gr.Blocks(css=custom_css, title="ChargeNode Kundtjänst") as app:
    gr.Markdown("Ställ din fråga om ChargeNodes produkter och tjänster nedan. Om du inte gillar botten, så ring oss gärna på 010 – 205 10 55")
    
    with gr.Group(visible=True) as chat_interface:
        chatbot = gr.Chatbot(value=initial_chat, type="messages", elem_id="chatbot_conversation")
        chatbot.like(vote, None, None)
        
        with gr.Row():
            msg = gr.Textbox(label="Meddelande", placeholder="Ange din fråga...")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=1):
                clear = gr.Button("Rensa")
            with gr.Column(scale=1):
                support_btn = gr.Button("Behöver du mer hjälp?", elem_classes="support-btn")
    
    with gr.Group(visible=False) as support_interface:
        gr.Markdown("### Vänligen fyll i din områdeskod, uttagsnummer och din email adress")
        
        with gr.Group(elem_classes="gr-form"):
            områdeskod = gr.Textbox(label="Områdeskod", placeholder="Områdeskod (valfritt)", info="Numeriskt värde")
            uttagsnummer = gr.Textbox(label="Uttagsnummer", placeholder="Uttagsnummer (valfritt)", info="Numeriskt värde")
            email = gr.Textbox(label="Din email adress", placeholder="din@email.se", info="Email adress krävs")
            
            gr.Markdown("### Chat som skickas till support:")
            chat_preview = gr.Markdown(elem_classes="chat-preview")
            
            with gr.Row():
                back_btn = gr.Button("Tillbaka")
                send_support_btn = gr.Button("Skicka")
    
    with gr.Group(visible=False) as success_interface:
        gr.Markdown("Tack för att du kontaktar support@chargenode.eu. Vi återkommer inom kort", elem_classes="success-message")
        back_to_chat_btn = gr.Button("Tillbaka till chatten")
    
    def respond(message, chat_history, request: gr.Request):
        global last_log
        start = time.time()
        
        # Skicka chatthistorik till generate_answer
        response = generate_answer(message, chat_history)
        elapsed = round(time.time() - start, 2)

        timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        session_id = str(uuid.uuid4())
        
        if last_log and 'session_id' in last_log:
            session_id = last_log.get('session_id')
            
        user_id = request.client.host if request else "okänd"

        ua_str = request.headers.get("user-agent", "")
        ref = request.headers.get("referer", "")
        ip = request.headers.get("x-forwarded-for", user_id).split(",")[0]
        ua = parse_ua(ua_str)
        browser = f"{ua.browser.family} {ua.browser.version_string}"
        osys = f"{ua.os.family} {ua.os.version_string}"

        platform = "webb"
        if "chargenode.eu" in ref:
            platform = "chargenode.eu"
        elif "localhost" in ref:
            platform = "test"
        elif "app" in ref:
            platform = "app"
        
        # Detektera språk för loggning
        lang = detect_language(message)

        log_data = {
            "timestamp": timestamp,
            "user_id": user_id,
            "session_id": session_id,
            "user_message": message,
            "bot_reply": response,
            "response_time": elapsed,
            "ip": ip,
            "browser": browser,
            "os": osys,
            "platform": platform,
            "language": lang
        }

        safe_append_to_log(log_data)
        last_log = log_data

        try:
            conversation_content = f"""
*Ny konversation {timestamp}*

*Språk:* {('English' if lang == 'en' else 'Svenska')}

*Användare:* {message}

*Bot:* {response[:300]}{'...' if len(response) > 300 else ''}

*Sessionsinfo:* {session_id[:8]}... | {browser} | {platform}
"""
            threading.Thread(
                target=lambda: send_to_slack(f"Ny konversation", conversation_content),
                daemon=True
            ).start()
        except Exception as e:
            print(f"❌ Kunde inte skicka konversation till Slack: {e}")

        chat_history.append({"role": "user", "content": message})
        chat_history.append({"role": "assistant", "content": response})
        return "", chat_history
    
    def format_chat_preview(chat_history):
        if not chat_history:
            return "Ingen chatthistorik att visa."
        
        preview = ""
        for msg in chat_history:
            sender = "Användare" if msg["role"] == "user" else "Bot"
            content = msg["content"]
            if len(content) > 100:
                content = content[:100] + "..."
            preview += f"**{sender}:** {content}\n\n"
        
        return preview
    
    def show_support_form(chat_history):
        preview = format_chat_preview(chat_history)
        return {
            chat_interface: gr.Group(visible=False),
            support_interface: gr.Group(visible=True),
            success_interface: gr.Group(visible=False),
            chat_preview: preview
        }
    
    def back_to_chat():
        return {
            chat_interface: gr.Group(visible=True),
            support_interface: gr.Group(visible=False),
            success_interface: gr.Group(visible=False)
        }
    
    def submit_support_form(områdeskod, uttagsnummer, email, chat_history):
        """Hanterar formulärinskickningen med bättre felhantering."""
        print(f"📝 Support-förfrågan: områdeskod={områdeskod}, uttagsnummer={uttagsnummer}, email={email}")
        
        validation_errors = []
        
        # Använd validerings-hjälpfunktionen
        if error := validate_numeric_field(områdeskod, "Områdeskod"):
            validation_errors.append(error)
        
        if error := validate_numeric_field(uttagsnummer, "Uttagsnummer"):
            validation_errors.append(error)
        
        if not email:
            validation_errors.append("En giltig e-postadress krävs.")
        elif '@' not in email or '.' not in email.split('@')[1]:
            validation_errors.append("En giltig e-postadress krävs.")
        
        if validation_errors:
            print(f"❌ Valideringsfel: {validation_errors}")
            return {
                chat_interface: gr.Group(visible=False),
                support_interface: gr.Group(visible=True),
                success_interface: gr.Group(visible=False),
                chat_preview: "\n".join(["**Fel:**"] + validation_errors)
            }
        
        try:
            print("📤 Försöker skicka supportförfrågan till Slack...")
            
            success = send_support_to_slack(områdeskod, uttagsnummer, email, chat_history)
            
            if success:
                print("✅ Support-förfrågan skickad till Slack framgångsrikt")
                return {
                    chat_interface: gr.Group(visible=False),
                    support_interface: gr.Group(visible=False),
                    success_interface: gr.Group(visible=True)
                }
            else:
                print("❌ Support-förfrågan till Slack misslyckades")
                return {
                    chat_interface: gr.Group(visible=False),
                    support_interface: gr.Group(visible=True),
                    success_interface: gr.Group(visible=False),
                    chat_preview: "**Ett fel uppstod när meddelandet skulle skickas. Vänligen försök igen senare.**"
                }
        except Exception as e:
            print(f"❌ Oväntat fel vid hantering av support-formulär: {e}")
            return {
                chat_interface: gr.Group(visible=False),
                support_interface: gr.Group(visible=True),
                success_interface: gr.Group(visible=False),
                chat_preview: f"**Ett fel uppstod: {str(e)}**"
            }
    
    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
    clear.click(lambda: initial_chat.copy(), None, chatbot, queue=False)
    support_btn.click(show_support_form, chatbot, [chat_interface, support_interface, success_interface, chat_preview])
    back_btn.click(back_to_chat, None, [chat_interface, support_interface, success_interface])
    back_to_chat_btn.click(back_to_chat, None, [chat_interface, support_interface, success_interface])
    send_support_btn.click(
        submit_support_form, 
        [områdeskod, uttagsnummer, email, chatbot], 
        [chat_interface, support_interface, success_interface, chat_preview]
    )

print("🚀 Förbereder embedding-modell och index...")
initialize_embeddings()
print("✅ Embedding-modell och index redo!")

if __name__ == "__main__":
    app.launch(share=True)