"""ایندکس ترکیبی روی pgvector + BM25 در حافظه.

بردارها در pgvector (دیتابیس اختصاصی چت‌بات) به‌صورت افزایشی همگام می‌شوند —
فقط سطرهای جدید یا تغییر یافته امبد می‌شوند. BM25 چون سبک است در هر شروع
از روی همان سطرها ساخته می‌شود و نیازی به کش دیسکی ندارد.
"""

import logging
import time

from rank_bm25 import BM25Okapi

from . import content as content_mod
from .config import settings
from .persian import tokenize
from . import vectorstore

log = logging.getLogger(__name__)


class SiteIndex:
    """حالت در حافظهٔ بازیابی — سندها (برای BM25) و وضعیت آماده بودن."""

    def __init__(self) -> None:
        self.docs: list[dict] = []
        self.bm25: BM25Okapi | None = None

    @property
    def ready(self) -> bool:
        return self.bm25 is not None and bool(self.docs)


INDEX = SiteIndex()


def sync_index(force_rebuild: bool = False) -> dict:
    """همگام‌سازی کامل: محتوا → قطعه → pgvector (افزایشی) → ساخت BM25.

    خروجی: آمار همگام‌سازی. خطای اتصال به دیتابیس بالا فرستاده می‌شود.
    """
    start = time.time()

    vectorstore.ensure_schema()

    docs = content_mod.fetch_site_documents(settings.database_url)
    chunks = content_mod.chunk_documents(docs)
    stats = vectorstore.sync_chunks(chunks, force=force_rebuild)

    INDEX.docs = vectorstore.fetch_all_chunks()
    corpus_tokens = [tokenize(d["text"]) for d in INDEX.docs]
    INDEX.bm25 = BM25Okapi(corpus_tokens) if corpus_tokens else None

    log.info("Index ready in %.1fs (%d vectors, %d docs, %s)",
             time.time() - start, len(INDEX.docs), len(chunks), stats)
    return stats