routes.py

import logging
from flask import Blueprint, render_template, request, jsonify, send_from_directory
from pathlib import Path
import shutil # For zipping the cache directory
import json # For parsing streamed JSON data

import os
import config
import utils
from llm_client import make_chat_completion_request, is_initialized as llm_is_initialized
from cache_store import cache
from cache_store import cache_directory
import requests

logger = logging.getLogger(__name__)

main_bp = Blueprint('main', __name__)

# LLM client is initialized in app.py create_app()

# --- Serve the cache directory as a zip file ---
@main_bp.route('/download_cache')
def download_cache_zip():
    """캐시 디렉토리를 압축하여 다운로드를 위해 제공합니다."""
    zip_filename = "radexplain-cache.zip"
    # Create the zip file in a temporary directory
    # Using /tmp is common in containerized environments
    temp_dir = "/tmp"
    zip_base_path = os.path.join(temp_dir, "radexplain-cache") # shutil adds .zip
    zip_filepath = zip_base_path + ".zip"

    # Ensure the cache directory exists before trying to zip it
    if not os.path.isdir(cache_directory):
        logger.error(f"캐시 디렉토리를 찾을 수 없습니다: {cache_directory}")
        return jsonify({"error": f"서버에서 캐시 디렉토리를 찾을 수 없습니다: {cache_directory}"}), 500

    try:
        logger.info(f"캐시 디렉토리의 압축 파일 생성 중: {cache_directory} -> {zip_filepath}")
        shutil.make_archive(
            zip_base_path, # This is the base name, shutil adds the .zip extension
            "zip",
            cache_directory, # This is the root directory to archive
        )
        logger.info("압축 파일이 성공적으로 생성되었습니다.")
        # Send the file and then clean it up
        return send_from_directory(temp_dir, zip_filename, as_attachment=True)
    except Exception as e:
        logger.error(f"캐시 디렉토리 압축 파일 생성 또는 전송 중 오류 발생: {e}", exc_info=True)
        return jsonify({"error": f"압축 파일 생성 또는 전송 중 오류 발생: {e}"}), 500

@main_bp.route('/')
def index():
    """메인 HTML 페이지를 제공합니다."""
    # The backend now only provides the list of available reports.
    # The frontend will be responsible for selecting a report,
    # fetching its details (text, image path), and managing the current state.
    if not config.AVAILABLE_REPORTS:
        logger.warning("설정에서 보고서를 찾을 수 없습니다. AVAILABLE_REPORTS가 비어있습니다.")

    return render_template(
        'index.html',
        available_reports=config.AVAILABLE_REPORTS
    )

@main_bp.route('/get_report_details/<report_name>')
def get_report_details(report_name):
    """주어진 보고서 이름에 대한 텍스트 내용과 이미지 경로를 가져옵니다."""
    selected_report_info = next((item for item in config.AVAILABLE_REPORTS if item['name'] == report_name), None)

    if not selected_report_info:
        logger.error(f"상세 정보를 가져올 때 보고서 '{report_name}'을(를) 찾을 수 없습니다.")
        return jsonify({"error": f"보고서 '{report_name}'을(를) 찾을 수 없습니다."}), 404

    report_file = selected_report_info.get('report_file')
    image_file = selected_report_info.get('image_file') 

    report_text_content = "" # Default to empty if no report file is configured.

    if report_file:
        actual_server_report_path = config.BASE_DIR / report_file

        try:
            report_text_content = actual_server_report_path.read_text(encoding='utf-8').strip()
        except Exception as e:
            logger.error(f"보고서 '{report_name}'의 파일 {actual_server_report_path} 읽기 오류: {e}", exc_info=True)
            return jsonify({"error": "보고서 파일을 읽는 중 오류가 발생했습니다."}), 500
    # If report_file was empty, report_text_content remains "".

    image_type_from_config = selected_report_info.get('image_type')
    display_image_type = '흉부 X-레이' if image_type_from_config == 'CXR' else ('CT' if image_type_from_config == 'CT' else '의료 영상')

    return jsonify({"text": report_text_content, "image_file": image_file, "image_type": display_image_type})

@main_bp.route('/explain', methods=['POST'])
def explain_sentence():
    """base64로 인코딩된 이미지와 함께 LLM API를 사용하여 설명 요청을 처리합니다."""
    if not llm_is_initialized():
         logger.error("LLM 클라이언트(REST API)가 초기화되지 않았습니다. 요청을 처리할 수 없습니다.")
         return jsonify({"error": "LLM 클라이언트(REST API)가 초기화되지 않았습니다. API 키와 베이스 URL을 확인하세요."}), 500

    data = request.get_json()
    if not data or 'sentence' not in data or 'report_name' not in data:
        logger.warning("요청 페이로드에 'sentence' 또는 'report_name'이 누락되었습니다.")
        return jsonify({"error": "요청에 'sentence' 또는 'report_name'이 누락되었습니다"}), 400

    selected_sentence = data['sentence']
    report_name = data['report_name']
    logger.info(f"설명 요청 수신: '{selected_sentence}' (보고서: '{report_name}')")

    # --- Find the selected report info ---
    selected_report_info = next((item for item in config.AVAILABLE_REPORTS if item['name'] == report_name), None)

    if not selected_report_info:
        logger.error(f"사용 가능한 보고서에서 '{report_name}'을(를) 찾을 수 없습니다.")
        return jsonify({"error": f"보고서 '{report_name}'을(를) 찾을 수 없습니다."}), 404

    image_file = selected_report_info.get('image_file')
    report_file = selected_report_info.get('report_file')
    image_type = selected_report_info.get('image_type')

    if not image_file:
        logger.error(f"보고서 '{report_name}'의 설정에서 이미지 또는 보고서 파일 경로(static 기준 상대경로)가 누락되었습니다.")
        return jsonify({"error": f"보고서 '{report_name}'의 파일 설정이 누락되었습니다."}), 500

    # Construct absolute server paths using BASE_DIR as image_file and report_file include "static/"
    server_image_path = config.BASE_DIR / image_file

    
    # --- Prepare Base64 Image for API ---
    if not server_image_path.is_file():
        logger.error(f"이미지 파일을 찾을 수 없습니다: {server_image_path}")
        return jsonify({"error": f"보고서 '{report_name}'의 이미지 파일을 서버에서 찾을 수 없습니다."}), 500

    base64_image_data_url = utils.image_to_base64_data_url(str(server_image_path))
    if not base64_image_data_url:
        logger.error("이미지를 base64로 인코딩하는데 실패했습니다.")
        return jsonify({"error": "API 요청을 위한 이미지 인코딩에 실패했습니다"}), 500

    logger.info("API를 위한 base64 데이터 URL로 이미지가 성공적으로 인코딩되었습니다.")

    full_report_text = ""
    if report_file: # Only attempt to read if a report file is configured
        server_report_path = config.BASE_DIR / report_file
        try:
            full_report_text = server_report_path.read_text(encoding='utf-8')
        except FileNotFoundError:
            logger.error(f"보고서 파일을 찾을 수 없습니다: {server_report_path}")
            return jsonify({"error": f"보고서 '{report_name}'의 파일을 서버에서 찾을 수 없습니다."}), 500
        except Exception as e:
            logger.error(f"보고서 파일 {server_report_path} 읽기 오류: {e}", exc_info=True)
            return jsonify({"error": "보고서 파일을 읽는 중 오류가 발생했습니다."}), 500
    else: # If report_file is not configured (e.g. empty string from selected_report_info)
        logger.info(f"보고서 '{report_name}'에 대한 보고서 파일이 설정되지 않았습니다. 시스템 프롬프트에 전체 보고서 텍스트 없이 진행합니다.")

    # 이미지 타입에 따른 한글 표시
    image_type_korean = '흉부 X-레이' if image_type == 'CXR' else ('CT' if image_type == 'CT' else '의료 영상')
    
    system_prompt = (
        "당신은 일반인을 대상으로 설명하는 임상의입니다. "
        f"학습 중인 사용자가 방사선 보고서의 한 문장을 제공했고 함께 제공된 {image_type_korean} 영상을 보고 있습니다. "
        "당신의 임무는 제공된 문장만의 의미를 간단하고 명확한 용어로 설명하는 것입니다. 전문 용어와 약어를 설명하세요. 간결하게 유지하세요. "
        "문장의 의미를 직접적으로 설명하세요. '네' 또는 '알겠습니다'와 같은 도입 문구를 사용하지 말고, 문장 자체나 보고서 자체를 언급하지 마세요(예: '이 문장은...'). "
        f"{f'중요한 점은, 사용자가 {image_type_korean} 영상을 보고 있으므로, 해당되는 경우 설명을 이해하기 위해 영상의 어느 부분을 봐야 하는지 안내를 제공하세요. ' if image_type != 'CT' else ''}"
        "사용자가 명시적으로 제공하지 않은 보고서의 다른 부분이나 문장에 대해서는 논의하지 마세요. 텍스트에 있는 사실만을 고수하세요. 추론하지 마세요. \n"
        "===\n"
        f"참고를 위한 전체 보고서:\n{full_report_text}"
    )
    user_prompt_text = f"방사선 보고서의 이 문장을 설명해주세요: '{selected_sentence}'"

    messages_for_api = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": user_prompt_text}
            ]
        }
    ]

    cache_key = f"explain::{report_name}::{selected_sentence}"
    cached_result = cache.get(cache_key)
    if cached_result:
        logger.info("캐시된 설명을 반환합니다.")
        return jsonify({"explanation": cached_result})

    try:
        logger.info("base64 이미지와 함께 LLM API(REST)로 요청을 전송 중...")
        response = make_chat_completion_request(
            model="tgi",
            messages=messages_for_api,
            top_p=None,
            temperature=0,
            max_tokens=250,
            stream=True,
            seed=None,
            stop=None,
            frequency_penalty=None,
            presence_penalty=None
        )
        logger.info("LLM API(REST)로부터 응답 스트림을 수신했습니다.")

        explanation_parts = []
        for line in response.iter_lines():
            if line:
                decoded_line = line.decode('utf-8')
                if decoded_line.startswith('data: '):
                    json_data_str = decoded_line[len('data: '):].strip()
                    if json_data_str == "[DONE]":
                        break
                    try:
                        chunk = json.loads(json_data_str)
                        if chunk.get("choices") and chunk["choices"][0].get("delta") and chunk["choices"][0]["delta"].get("content"):
                            explanation_parts.append(chunk["choices"][0]["delta"]["content"])
                    except json.JSONDecodeError:
                        logger.warning(f"스트림 청크에서 JSON을 디코딩할 수 없습니다: {json_data_str}")
                        # Depending on API, might need to handle partial JSON or other errors
                elif decoded_line.strip() == "[DONE]": # Some APIs might send [DONE] without "data: "
                    break

        explanation = "".join(explanation_parts).strip()
        if explanation:
            cache.set(cache_key, explanation, expire=None)

        logger.info("설명이 성공적으로 생성되었습니다." if explanation else "API로부터 빈 설명을 받았습니다.")
        return jsonify({"explanation": explanation or "API로부터 설명 내용을 받지 못했습니다."})
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"LLM API(REST) 호출 중 오류 발생: {e}", exc_info=True)
        user_error_message = ("설명 생성에 실패했습니다. 서비스가 일시적으로 사용할 수 없으며 "
                              "현재 시작 중일 수 있습니다. 잠시 후 다시 시도해 주세요.")
        return jsonify({"error": user_error_message}), 500