import asyncio

from pydantic import SecretStr
from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
from langchain_openai import ChatOpenAI


# --- Étape 1 : Configuration ---
# Paramètres de connexion au LLM.
class Settings(BaseSettings):
    """Charge les variables d'environnement depuis variables d'environnement ou un fichier .env."""
    model_config = SettingsConfigDict(
        env_file=".env",
        env_file_encoding="utf-8",
        case_sensitive=True
    )

    # Paramètres de connexion au serveur LLM (LM Studio)
    LLM_CHAT_SERVER_BASE_URL: str = "http://127.0.0.1:1234/v1"
    LLM_CHAT_MODEL: str = "meta-llama-3.1-8b-instruct"
    LLM_CHAT_TEMPERATURE: float = 0.7  # Rendre le LLM un peu plus créatif
    LLM_CHAT_API_KEY: SecretStr = "not-needed" # attention : en production, ne pas hardcoder l'API key !


# On instancie la configuration
settings = Settings()

# --- Étape 2 : Initialisation du LLM ---
# On crée un "client" qui sait comment communiquer avec notre LLM.
print(f"Connexion au modèle '{settings.LLM_CHAT_MODEL}'...")
llm = ChatOpenAI(
    model=settings.LLM_CHAT_MODEL,
    base_url=settings.LLM_CHAT_SERVER_BASE_URL,
    temperature=settings.LLM_CHAT_TEMPERATURE,
    api_key=settings.LLM_CHAT_API_KEY
)
print("Connecté !")


# --- Étape 3 : La fonction principale asynchrone ---
async def main():
    """Fonction principale pour poser une question au LLM."""

    # On définit le prompt : c'est la question/instruction que l'on donne à l'IA.
    prompt = "Raconte-moi une blague courte sur un développeur Python."

    print("\n-------------------------------------------")
    print(f"  Envoi du prompt au LLM :")
    print(f"   '{prompt}'")
    print("-------------------------------------------")

    # `ainvoke` envoie le prompt au LLM et attend sa réponse de manière asynchrone.
    # C'est la fonction la plus importante à comprendre.
    response = await llm.ainvoke(prompt)

    # La réponse du LLM est un objet. Le texte généré se trouve dans l'attribut `content`.
    ai_message = response.content

    print("\n Réponse du LLM :")
    print(f"   '{ai_message}'")
    print("-------------------------------------------\n")


# --- Point d'entrée du script ---
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())