components/dbo/chunk_repository.py

import logging
from uuid import UUID

import numpy as np
from ntr_text_fragmentation import LinkerEntity
from ntr_text_fragmentation.integrations.sqlalchemy import \
    SQLAlchemyEntityRepository
from sqlalchemy import func, select
from sqlalchemy.orm import Session, sessionmaker

from components.dbo.models.entity import EntityModel

logger = logging.getLogger(__name__)


class ChunkRepository(SQLAlchemyEntityRepository):
    """
    Репозиторий для работы с сущностями (чанками, документами, связями),
    хранящимися в базе данных с использованием SQL  Alchemy.
    Наследуется от SQLAlchemyEntityRepository, предоставляя конкретную реализацию
    для модели EntityModel.
    """

    def __init__(self, db_session_factory: sessionmaker[Session]):
        """
        Инициализация репозитория.

        Args:
            db_session_factory: Фабрика сессий SQLAlchemy.
        """
        super().__init__(db_session_factory)

    @property
    def _entity_model_class(self):
        """Возвращает класс модели SQLAlchemy."""
        return EntityModel

    def _map_db_entity_to_linker_entity(self, db_entity: EntityModel) -> LinkerEntity:
        """
        Преобразует объект EntityModel из базы данных в объект LinkerEntity
        или его соответствующий подкласс.

        Args:
            db_entity: Сущность EntityModel из базы данных.

        Returns:
            Объект LinkerEntity или его подкласс.
        """
        # Создаем базовый LinkerEntity со всеми данными из БД
        # Преобразуем строковые UUID обратно в объекты UUID
        base_data = LinkerEntity(
            id=UUID(db_entity.uuid),
            name=db_entity.name,
            text=db_entity.text,
            in_search_text=db_entity.in_search_text,
            metadata=db_entity.metadata_json or {},
            source_id=UUID(db_entity.source_id) if db_entity.source_id else None,
            target_id=UUID(db_entity.target_id) if db_entity.target_id else None,
            number_in_relation=db_entity.number_in_relation,
            type=db_entity.entity_type,
            groupper=db_entity.entity_type,
        )

        # Используем LinkerEntity._deserialize для получения объекта нужного типа
        # на основе поля 'type', взятого из db_entity.entity_type
        try:
            deserialized_entity = base_data.deserialize()
            return deserialized_entity
        except Exception as e:
            logger.error(
                f"Error deserializing entity {base_data.id} of type {base_data.type}: {e}"
            )
            return base_data

    def add_entities(
        self,
        entities: list[LinkerEntity],
        dataset_id: int,
        embeddings: dict[str, np.ndarray] | None = None,
    ):
        """
        Добавляет список сущностей LinkerEntity в базу данных.

        Args:
            entities: Список сущностей LinkerEntity для добавления.
            dataset_id: ID датасета, к которому принадлежат сущности.
            embeddings: Словарь эмбеддингов {entity_id_str: embedding}, где entity_id_str - строка UUID.
        """
        embeddings = embeddings or {}
        with self.db() as session:
            db_entities_to_add = []
            for entity in entities:
                # Преобразуем UUID в строку для хранения в базе
                entity_id_str = str(entity.id)
                embedding = embeddings.get(entity_id_str)

                db_entity = EntityModel(
                    uuid=entity_id_str,
                    name=entity.name,
                    text=entity.text,
                    entity_type=entity.type,
                    in_search_text=entity.in_search_text,
                    metadata_json=(
                        entity.metadata if isinstance(entity.metadata, dict) else {}
                    ),
                    source_id=str(entity.source_id) if entity.source_id else None,
                    target_id=str(entity.target_id) if entity.target_id else None,
                    number_in_relation=entity.number_in_relation,
                    dataset_id=dataset_id,
                    embedding=embedding,
                )
                db_entities_to_add.append(db_entity)

            session.add_all(db_entities_to_add)
            session.commit()

    def get_searching_entities(
        self,
        dataset_id: int,
    ) -> tuple[list[LinkerEntity], list[np.ndarray]]:
        """
        Получает сущности из указанного датасета, которые имеют текст для поиска
        (in_search_text не None), вместе с их эмбеддингами.

        Args:
            dataset_id: ID датасета.

        Returns:
            Кортеж из двух списков: список LinkerEntity и список их эмбеддингов (numpy array).
            Порядок эмбеддингов соответствует порядку сущностей.
        """
        entity_model = self._entity_model_class
        linker_entities = []
        embeddings_list = []

        with self.db() as session:
            stmt = select(entity_model).where(
                entity_model.in_search_text.isnot(None),
                entity_model.dataset_id == dataset_id,
                entity_model.embedding.isnot(None)
            )
            db_models = session.execute(stmt).scalars().all()

            # Переносим цикл внутрь сессии
            for model in db_models:
                # Теперь маппинг происходит при активной сессии
                linker_entity = self._map_db_entity_to_linker_entity(model)
                linker_entities.append(linker_entity)

                # Извлекаем эмбеддинг.
                # _map_db_entity_to_linker_entity может поместить его в метаданные.
                embedding = linker_entity.metadata.get('_embedding')
                if embedding is None and hasattr(model, 'embedding'): # Fallback
                     embedding = model.embedding # Доступ к model.embedding тоже должен быть внутри сессии

                if embedding is not None:
                     embeddings_list.append(embedding)
                else:
                     # Обработка случая отсутствия эмбеддинга
                     print(f"Warning: Entity {model.uuid} has in_search_text but no embedding.")
                     linker_entities.pop()

        # Возвращаем результаты после закрытия сессии
        return linker_entities, embeddings_list

    def count_entities_by_dataset_id(self, dataset_id: int) -> int:
        """
        Подсчитывает общее количество сущностей для указанного датасета.

        Args:
            dataset_id: ID датасета.

        Returns:
            Общее количество сущностей в датасете.
        """
        entity_model = self._entity_model_class
        id_column = self._get_id_column() # Получаем колонку ID (uuid или id)

        with self.db() as session:
            stmt = select(func.count(id_column)).where(
                entity_model.dataset_id == dataset_id
            )
            count = session.execute(stmt).scalar_one()
            return count