#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
大语言模型API配置文件

此文件包含所有与LLM评估相关的配置参数，包括：
- API密钥和访问配置
- 模型参数
- 评估模式设置
- 提示词配置
- 权重配置

使用说明：
---------
1. 默认使用模拟评估模式（无需配置）
2. 如需使用真实LLM API，请：
   - 安装依赖：pip install openai
   - 在此处配置API密钥或使用环境变量
   - 修改 model_evaluation.py 中的 use_real_llm = True

环境变量：
---------
- OPENAI_API_KEY: OpenAI API密钥
- API_BASE_URL: 自定义API地址（可选）
"""

import os
from typing import Dict, Any


# =============================================================================
# 评估模式配置
# =============================================================================

# 是否使用真实LLM评估
# False = 使用模拟评估（默认，推荐用于测试）
# True = 使用真实的大语言模型API（需要配置API密钥）
USE_REAL_LLM = True

# =============================================================================
# 并发评估配置
# =============================================================================

# 并发评估的最大线程数
# 推荐设置：
# - 模拟评估：可使用所有CPU核心（如32）
# - 真实LLM API：建议4-8（避免触发API速率限制）
# - None = 自动检测CPU核心数并使用所有核心
MAX_CONCURRENT_WORKERS = 5  # 可以手动设置为具体数字，如8

# 是否显示每个并发任务的详细进度条
# True = 显示详细进度条（可以看到每个任务的执行情况）
# False = 只显示总进度条
# 注意：当数据量很大时，建议设置为False以避免屏幕输出过多
SHOW_DETAILED_PROGRESS = True

# =============================================================================
# API重试配置
# =============================================================================

# API调用失败时的最大重试次数
# 推荐设置：
# - 网络稳定环境：1-2次
# - 网络不稳定环境：3-5次
# - 0 = 禁用重试功能
MAX_API_RETRIES = 3

# 重试间隔时间（秒）
# 第一次重试的延迟时间，后续重试会使用指数退避策略
# 推荐设置：
# - 快速响应场景：0.5-1秒
# - 标准场景：1-2秒
# - 避免过载场景：2-3秒
RETRY_DELAY = 1.0


# =============================================================================
# API配置
# =============================================================================

# OpenAI API配置
OPENAI_CONFIG = {
    # API密钥获取方式（优先级从高到低）：
    # 1. 环境变量 OPENAI_API_KEY
    # 2. 直接在此处配置（不推荐，存在安全风险）
    "api_key": os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "123"),

    # API基础URL（可选）
    # 使用默认值：https://api.openai.com/v1
    # 如使用代理或其他兼容API，请在此处配置
    "api_base": os.environ.get("API_BASE_URL", "http://10.10.10.122:1234/v1"),

    # 默认模型
    # 可选模型：gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo 等
    "model": "gpt-3.5-turbo",

    # 生成参数
    "temperature": 0,  # 温度参数，0表示最确定的输出
    "max_tokens": 500,  # 最大生成token数
    "timeout": 60,  # API调用超时时间（秒）
}


# =============================================================================
# 评估提示词配置
# =============================================================================

# 评估维度权重（仅用于模拟评估，不影响真实LLM评估）
# 真实LLM评估使用其自身的语义理解能力
EVALUATION_WEIGHTS = {
    "bleu_score": 0.2,         # BLEU分数权重
    "rouge_l_score": 0.25,     # ROUGE-L分数权重
    "exact_match_rate": 0.25,   # 完全匹配率权重
    "keyword_overlap_rate": 0.3  # 关键词重叠率权重
}

# 提示词模板
PROMPT_TEMPLATE = """你是一位专业的文本质量评估专家。你的任务是对模型的生成答案与参考答案进行对比评估，并给出1-10分的评分。

评估维度：
1. 答案准确性：生成答案是否正确回答了问题，与参考答案在内容上是否一致
2. 逻辑清晰度：答案的逻辑是否清晰，条理是否清楚
3. 完整性：答案是否完整，是否遗漏了关键信息
4. 表达质量：语言表达是否流畅、专业

评分标准：
- 10分：生成答案完全正确，逻辑清晰，表达优秀，与参考答案高度一致
- 8-9分：生成答案基本正确，逻辑较清晰，表达较好，与参考答案较一致
- 6-7分：生成答案部分正确，有一定逻辑，表达一般，与参考答案有一定差距
- 4-5分：生成答案存在问题，逻辑不够清晰，表达欠佳，与参考答案差距较大
- 2-3分：生成答案有较多错误，逻辑混乱，表达差，与参考答案差距很大
- 1分：生成答案错误严重，无法理解或完全不相关

问题：{question}

参考答案：{reference}

模型生成答案：{candidate}

请按照以下JSON格式返回评分结果：
{{
    "score": 评分(1-10的整数),
    "reason": "详细评价理由，包括优点、不足及评分依据"
}}

请确保：
1. 评分必须是1-10的整数
2. 评价理由要详细具体，指出具体的优缺点
3. 评价要客观公正，基于实际内容对比
4. JSON格式要正确，可以直接解析
"""


# =============================================================================
# 其他模型提供商配置（扩展用）
# =============================================================================

# Anthropic Claude API配置（示例，如需使用请安装相应库）
ANTHROPIC_CONFIG = {
    "api_key": os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY", ""),
    "api_base": "https://api.anthropic.com",
    "model": "claude-3-sonnet-20240229",
    "temperature": 0,
    "max_tokens": 500,
}

# 通义千问API配置（示例）
QWEN_CONFIG = {
    "api_key": os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", ""),
    "api_base": "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1",
    "model": "qwen-turbo",
    "temperature": 0,
    "max_tokens": 500,
}


# =============================================================================
# 配置验证函数
# =============================================================================

def validate_openai_config() -> Dict[str, Any]:
    """验证OpenAI配置是否正确"""
    config = OPENAI_CONFIG.copy()

    # 检查API密钥
    if not config["api_key"]:
        raise ValueError(
            "未找到OpenAI API密钥！\n"
            "请选择以下方式之一：\n"
            "1. 设置环境变量：export OPENAI_API_KEY='your-api-key'\n"
            "2. 在llm_config.py中直接配置（不推荐）\n"
            "3. 使用模拟评估模式（USE_REAL_LLM = False）"
        )

    # 检查模型名称
    valid_models = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-4", "gpt-4-turbo", "gpt-4o"]
    if config["model"] not in valid_models:
        print(f"警告：模型 {config['model']} 可能不受支持，支持的模型：{valid_models}")

    # 检查参数范围
    if not (0 <= config["temperature"] <= 2):
        print(f"警告：temperature {config['temperature']} 超出推荐范围 [0, 2]")

    if config["max_tokens"] <= 0:
        raise ValueError("max_tokens 必须大于 0")

    return config


def print_config_info():
    """打印当前配置信息"""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("LLM评估配置信息")
    print("=" * 60)

    print(f"评估模式: {'真实LLM API' if USE_REAL_LLM else '模拟评估（默认）'}")
    print("-" * 60)

    # 显示并发配置
    if MAX_CONCURRENT_WORKERS is not None:
        print(f"并发设置: {MAX_CONCURRENT_WORKERS} 个线程")
        print("  来源: llm_config.py 中的 MAX_CONCURRENT_WORKERS")
    else:
        import multiprocessing as mp
        cpu_count = mp.cpu_count()
        print(f"并发设置: 自动检测CPU核心数 ({cpu_count}核心)")
        print("  来源: 默认设置（可配置 MAX_CONCURRENT_WORKERS）")

    # 显示详细进度条配置
    print(f"详细进度条: {'开启' if SHOW_DETAILED_PROGRESS else '关闭'}")
    print("  来源: llm_config.py 中的 SHOW_DETAILED_PROGRESS")
    if SHOW_DETAILED_PROGRESS:
        print("  注意: 开启时会显示每个并发任务的进度条")
    else:
        print("  注意: 关闭时只显示总进度条")

    # 显示重试配置
    print(f"API重试次数: {MAX_API_RETRIES} 次")
    print("  来源: llm_config.py 中的 MAX_API_RETRIES")
    if MAX_API_RETRIES > 0:
        print(f"重试延迟: {RETRY_DELAY} 秒")
        print("  来源: llm_config.py 中的 RETRY_DELAY")
        print("  注意: 使用指数退避策略（2^n倍延迟）")
    else:
        print("  注意: 已禁用重试功能")
    print("-" * 60)

    if USE_REAL_LLM:
        print("OpenAI API配置:")
        print(f"  API Base: {OPENAI_CONFIG['api_base']}")
        print(f"  模型: {OPENAI_CONFIG['model']}")
        print(f"  温度: {OPENAI_CONFIG['temperature']}")
        print(f"  最大Token: {OPENAI_CONFIG['max_tokens']}")

        # 检查API密钥是否配置
        if OPENAI_CONFIG['api_key']:
            print(f"  API密钥: {'已配置' if OPENAI_CONFIG['api_key'] else '未配置'}")
        else:
            print("  API密钥: 未配置！")
    else:
        print("模拟评估权重配置:")
        for key, value in EVALUATION_WEIGHTS.items():
            print(f"  {key}: {value:.2%}")
        print("\n模拟评估基于传统指标的综合加权计算")

    print("=" * 60 + "\n")


def switch_to_real_llm():
    """切换到真实LLM评估模式的配置检查"""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("切换到真实LLM评估模式")
    print("=" * 60)

    # 1. 检查依赖
    try:
        import openai
        print("✓ OpenAI库已安装")
    except ImportError:
        print("✗ 未安装OpenAI库")
        print("请运行：pip install openai")
        return False

    # 2. 检查API密钥
    try:
        validate_openai_config()
        print("✓ API密钥配置正确")
    except ValueError as e:
        print(f"✗ API密钥配置错误: {e}")
        return False

    # 3. 测试API连接（可选）
    print("\n配置验证通过！可以在model_evaluation.py中设置 use_real_llm = True")

    return True


def switch_to_mock_evaluation():
    """切换到模拟评估模式"""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("切换到模拟评估模式")
    print("=" * 60)
    print("模拟评估使用传统指标的加权组合：")
    print(f"  BLEU分数: {EVALUATION_WEIGHTS['bleu_score']:.1%}")
    print(f"  ROUGE-L分数: {EVALUATION_WEIGHTS['rouge_l_score']:.1%}")
    print(f"  完全匹配率: {EVALUATION_WEIGHTS['exact_match_rate']:.1%}")
    print(f"  关键词重叠率: {EVALUATION_WEIGHTS['keyword_overlap_rate']:.1%}")
    print("\n优点：")
    print("  ✓ 无需配置API")
    print("  ✓ 运行速度快")
    print("  ✓ 无额外成本")
    print("=" * 60)


# =============================================================================
# 配置示例
# =============================================================================

EXAMPLE_CONFIGURATIONS = {
    "openai_gpt35": {
        "description": "OpenAI GPT-3.5-Turbo（推荐）",
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "cost": "低",
        "speed": "快",
        "quality": "中等"
    },
    "openai_gpt4": {
        "description": "OpenAI GPT-4（高质量）",
        "model": "gpt-4",
        "cost": "高",
        "speed": "中等",
        "quality": "高"
    },
    "openai_gpt4_turbo": {
        "description": "OpenAI GPT-4-Turbo（推荐）",
        "model": "gpt-4-turbo",
        "cost": "中等",
        "speed": "快",
        "quality": "高"
    },
    "anthropic_claude": {
        "description": "Anthropic Claude-3-Sonnet",
        "model": "claude-3-sonnet-20240229",
        "cost": "中等",
        "speed": "中等",
        "quality": "高"
    },
    "qwen_turbo": {
        "description": "阿里云通义千问-Turbo",
        "model": "qwen-turbo",
        "cost": "低",
        "speed": "快",
        "quality": "中等"
    }
}


def print_model_options():
    """打印可选模型列表"""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("支持的模型列表")
    print("=" * 60)

    for key, config in EXAMPLE_CONFIGURATIONS.items():
        print(f"\n{key}:")
        print(f"  描述: {config['description']}")
        print(f"  模型: {config['model']}")
        print(f"  成本: {config['cost']}")
        print(f"  速度: {config['speed']}")
        print(f"  质量: {config['quality']}")

    print("\n" + "=" * 60)


# =============================================================================
# 使用示例
# =============================================================================

if __name__ == "__main__":
    print_config_info()

    print("选择操作：")
    print("1. 查看支持模型列表")
    print("2. 验证真实LLM配置")
    print("3. 查看配置示例")
    print("4. 退出")

    choice = input("\n请输入选择 (1-4): ")

    if choice == "1":
        print_model_options()
    elif choice == "2":
        if switch_to_real_llm():
            print("\n可以启用真实LLM评估模式！")
        else:
            print("\n请先解决配置问题")
    elif choice == "3":
        print("\n使用示例：")
        print("""
# 方式1：使用环境变量
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
export USE_REAL_LLM="true"

# 方式2：在代码中配置
from llm_config import OPENAI_CONFIG
OPENAI_CONFIG["api_key"] = "your-api-key"
OPENUI_CONFIG["model"] = "gpt-3.5-turbo"

# 方式3：使用模拟评估（默认）
# 无需配置，直接使用
""")
    else:
        print("退出")