import { NextResponse, NextRequest } from 'next/server';
import { searchPosts } from '../../../src/lib/qdrant';
import redis from '../../../src/lib/redis';
import * as Sentry from '@sentry/nextjs';

// Rate limiting constants
const RATE_LIMIT_POINTS = 5; // 5 requests
const RATE_LIMIT_DURATION = 60; // per 1 minute

export async function POST(req: NextRequest) {
    try {
        const { messages, visitorId, honeypot } = await req.json();

        // 1. Basic Validation
        if (!messages || !Array.isArray(messages) || messages.length === 0) {
            return NextResponse.json({ error: 'Valid messages array is required' }, { status: 400 });
        }

        const latestMessage = messages[messages.length - 1].content;
        const isBot = honeypot && honeypot.length > 0;

        if (latestMessage.length > 500) {
            return NextResponse.json({ error: 'Message too long' }, { status: 400 });
        }

        // 2. Honeypot check
        if (isBot) {
            console.warn('Honeypot triggered in AI search');
            await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 3000));
            return NextResponse.json({
                answerText: 'Vielen Dank für Ihre Anfrage.',
                posts: [],
            });
        }

        // 3. Rate Limiting via Redis
        try {
            if (visitorId) {
                const requestCount = await redis.incr(`ai_search_rate_limit:${visitorId}`);
                if (requestCount === 1) {
                    await redis.expire(`ai_search_rate_limit:${visitorId}`, RATE_LIMIT_DURATION);
                }

                if (requestCount > RATE_LIMIT_POINTS) {
                    return NextResponse.json(
                        { error: 'Rate limit exceeded. Please try again later.' },
                        { status: 429 },
                    );
                }
            }
        } catch (redisError) {
            console.error('Redis Rate Limiting Error:', redisError);
            Sentry.captureException(redisError, { tags: { context: 'ai-search-rate-limit' } });
            // Fail open if Redis is down
        }

        // 4. Fetch Context from Qdrant
        let contextStr = '';
        let foundPosts: any[] = [];

        try {
            const searchResults = await searchPosts(latestMessage, 5);

            if (searchResults && searchResults.length > 0) {
                const postDescriptions = searchResults
                    .map((p: any) => p.payload?.content)
                    .join('\n\n');

                contextStr = `BLOG-POSTS & WISSEN:\n${postDescriptions}`;

                foundPosts = searchResults
                    .filter((p: any) => p.payload?.data)
                    .map((p: any) => p.payload?.data);
            }
        } catch (e) {
            console.error('Qdrant Search Error:', e);
            Sentry.captureException(e, { tags: { context: 'ai-search-qdrant' } });
        }

        // 5. Generate AI Response via OpenRouter (Mistral)
        const systemPrompt = `Du bist ein professioneller technischer Berater der Agentur "Mintel" – einer Full-Stack Digitalagentur spezialisiert auf Next.js, Payload CMS und moderne Web-Infrastruktur.
Deine Aufgabe ist es, Besuchern bei technischen Fragen zu helfen, basierend auf den Blog-Artikeln und dem Fachwissen der Agentur.

WICHTIGE REGELN:
1. ANTWORTE IMMER IN DER SPRACHE DES BENUTZERS. Wenn der Benutzer Deutsch spricht, antworte auf Deutsch. Bei Englisch, antworte auf Englisch.
2. Nutze das bereitgestellte BLOG-WISSEN unten, um deine Antworten zu fundieren. Verweise auf relevante Blog-Posts.
3. Sei hilfreich, präzise und technisch versiert. Du kannst Code-Beispiele geben wenn sinnvoll.
4. Wenn du keine passende Information findest, gib das offen zu und schlage vor, über das Kontaktformular direkt Kontakt aufzunehmen.
5. Antworte in Markdown-Format (Überschriften, Listen, Code-Blöcke sind erlaubt).
6. Halte Antworten kompakt aber informativ – maximal 3-4 Absätze.
7. Oute dich als AI-Assistent von Mintel.

VERFÜGBARER KONTEXT:
${contextStr ? contextStr : 'Keine spezifischen Blog-Daten für diese Anfrage gefunden.'}
`;

        const openRouterKey = process.env.OPENROUTER_API_KEY;
        if (!openRouterKey) {
            throw new Error('OPENROUTER_API_KEY is not set');
        }

        const fetchRes = await fetch('https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions', {
            method: 'POST',
            headers: {
                Authorization: `Bearer ${openRouterKey}`,
                'Content-Type': 'application/json',
                'HTTP-Referer': process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL || 'https://mintel.me',
                'X-Title': 'Mintel.me AI Search',
            },
            body: JSON.stringify({
                model: 'mistralai/mistral-large-2407',
                temperature: 0.3,
                messages: [
                    { role: 'system', content: systemPrompt },
                    ...messages.map((m: any) => ({
                        role: m.role,
                        content: typeof m.content === 'string' ? m.content : JSON.stringify(m.content),
                    })),
                ],
            }),
        });

        if (!fetchRes.ok) {
            const errBody = await fetchRes.text();
            throw new Error(`OpenRouter API Error: ${errBody}`);
        }

        const data = await fetchRes.json();
        const text = data.choices[0].message.content;

        return NextResponse.json({
            answerText: text,
            posts: foundPosts,
        });
    } catch (error) {
        console.error('AI Search API Error:', error);
        Sentry.captureException(error, { tags: { context: 'ai-search-api' } });
        return NextResponse.json({ error: 'Internal server error' }, { status: 500 });
    }
}