"""config.py —— 环境变量驱动的 BFF 配置（pydantic-settings）。

全部键见 sdk/.env.example。凭据类键（Neo4j）只存在于本进程，
**绝不下发到浏览器**（不进入任何 API 响应）。

上游拓扑与默认值依据 docs/DISCOVERY.md：
- QA 7920：`/api/v1/qa-v1-1-73`（DISCOVERY §4）
- RAG 8000（Methodology API，DISCOVERY §3）/ ragAlt 7900（protected 容器，§3.7）
- Neo4j 候选顺序：18788（direct，首选）→ 19788（normalized）→ 17687（protected，空库）
  凭据见 DISCOVERY §2.1，可由 BFF_NEO4J_* 环境变量覆盖（测试/部署）。
"""
from __future__ import annotations

from functools import lru_cache

from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict


class Settings(BaseSettings):
    model_config = SettingsConfigDict(
        env_file=".env",
        env_file_encoding="utf-8",
        extra="ignore",
    )

    # ---- 应用 ----
    app_name: str = "plantai-rag-new-bff"
    version: str = "0.1.0"

    # ---- 上游地址（只读消费，见 ARCHITECTURE.md §2）----
    qa_base_url: str = "http://127.0.0.1:8091"  # 终态端口(浸泡期由 .env 覆盖 7921)
    qa_api_path: str = "/api/v1/qa-v1-1-73"
    rag_base_url: str = "http://127.0.0.1:8092"  # 终态端口(浸泡期由 .env 覆盖 8001)
    rag_alt_base_url: str = "http://127.0.0.1:8093"  # 终态端口(浸泡期由 .env 覆盖 7911)
    rag_legacy_base_url: str = "http://127.0.0.1:8093"

    # ---- Neo4j 候选（顺序即回退顺序，首选 18788；凭据见 DISCOVERY §2.1）----
    neo4j_bolt_uris: str = (
        "bolt://127.0.0.1:18788,bolt://127.0.0.1:19788,bolt://127.0.0.1:17687"
    )
    neo4j_user: str = "neo4j"
    neo4j_passwords: str = (
        ""  # 真实凭据在 sdk/.env（不入 git），见 sdk/.env.example
    )

    # ---- 超时阶梯（秒）----
    timeout_health: float = 1.0      # 健康探测
    timeout_qa_chat: float = 300.0   # qa chat（读超时）
    timeout_qa_search: float = 180.0 # qa search（读超时）
    timeout_upload: float = 600.0    # 抽取 upload（读超时）
    timeout_extraction: float = 15.0 # 抽取其余接口

    # ---- 本地 ----
    db_path: str = "data/plantai.db"  # 相对 sdk/(BFF cwd)，bff_restart.sh 保证
    health_cache_ttl: float = 5.0

    # ---- 文档生成（docgen，P2；对 vstore 的全部访问经 services/docgen/client.py 透传）----
    docgen_root: str = "data/docgen"      # 制品落盘根目录（相对 BFF cwd）
    docgen_artifact_ttl_days: int = 30    # 制品保留天数（越界由 /library 清理时剔除）
    docgen_quota_gb: float = 50.0         # 制品目录配额（GB，超限返回 QUOTA_EXCEEDED 信封）
    docgen_llm_base_url: str = "https://api.deepseek.com"  # 文档生成 LLM（deepseek，仅服务层消费，绝不下发浏览器）
    docgen_llm_api_key: str = ""          # LLM 凭据（只存在于本进程；默认空=未配置，生成 503）
    docgen_llm_model: str = "deepseek-chat"
    docgen_llm_timeout: float = 300.0     # LLM 单次调用读超时（秒）

    # ---- vstore（8094，文档资料向量库；BFF 不透传其错误形态，见 routers/docgen.py）----
    vstore_base_url: str = "http://127.0.0.1:8094"

    # ---- 多轮记忆（S2）----
    bff_enable_humanize: bool = True     # Humanizer 总开关（会话开关在其下）
    bff_history_rounds: int = 3          # 携带最近 N 轮问答
    bff_history_max_question_chars: int = 4000   # 单条 user 文本截断
    bff_history_max_answer_chars: int = 12000    # 单条 assistant 答案截断

    # ---- 生信服务反代（FR-BIO-027/028；BIOFLOW_ENABLED 为假时反代路由不注册）----
    bioflow_enabled: bool = False            # 三形态部署开关（默认关：只部署 rag 无生信痕迹）
    bioflow_service_url: str = "http://127.0.0.1:8098"  # 生信服务 8098（BFF 流式反代目标）

    # ---- 生产形态：BFF 静态托管 ui/dist（ARCHITECTURE.md §3，M6 挂载）----
    frontend_dist_dir: str = "ui/dist"  # 生产形态：静态托管 ui/dist


@lru_cache(maxsize=1)
def get_settings() -> Settings:
    return Settings()


settings = get_settings()