"""app/core/retriever_config.py
---------------------------------
Zentrale Konfiguration für den mindnet-Retriever (WP-04).

Zweck:
    - Lädt config/retriever.yaml (falls vorhanden) oder nutzt sinnvolle Defaults.
    - Bietet einen gecachten Zugriff auf die Retriever-Config für
      andere Module (z. B. graph_adapter, retriever).

Hinweis zur Weiterentwicklung (Selbstjustierung):
    - Die hier definierten Parameter sind so gewählt, dass sie später
      durch ein Feedback-/Learning-to-Rank-Modell überschrieben werden
      können, ohne die restliche Architektur anzupassen.
"""

from __future__ import annotations

import os
from dataclasses import dataclass
from functools import lru_cache
from pathlib import Path
from typing import Dict

try:
    import yaml  # type: ignore
except Exception:  # pragma: no cover - Fallback, falls PyYAML nicht installiert ist.
    yaml = None  # type: ignore

@dataclass(frozen=True)
class RetrieverConfig:
    semantic_scale: float
    edge_scale: float
    centrality_scale: float
    edge_weights: Dict[str, float]

@lru_cache
def get_retriever_config() -> RetrieverConfig:
    """Lädt die Retriever-Konfiguration (YAML + Defaults).

    Reihenfolge:
        1. Defaults (sinnvoll gewählte Startwerte).
        2. Optional: config/retriever.yaml bzw. Pfad aus ENV
           MINDNET_RETRIEVER_CONFIG überschreibt die Defaults.

    Die Funktion ist bewusst gecached, da sich die Konfiguration zur
    Laufzeit üblicherweise nicht ändert. Für dynamisches Nachladen
    könnte der Cache explizit geleert werden.
    """

    # 1) Defaults – bewusst konservativ gewählt.
    semantic_scale = 1.0
    edge_scale = 1.0
    centrality_scale = 1.0

    edge_weights: Dict[str, float] = {
        # Wissens-Kanten
        "depends_on": 1.0,
        "related_to": 0.7,
        "similar_to": 0.7,
        "references": 0.5,
        # Struktur-Kanten
        "belongs_to": 0.2,
        "next": 0.1,
        "prev": 0.1,
        # Sonstige / technische Kanten
        "backlink": 0.2,
        "references_at": 0.2,
    }

    # 2) Optional: YAML-Konfiguration laden
    cfg_path_env = os.getenv("MINDNET_RETRIEVER_CONFIG")
    if cfg_path_env:
        cfg_path = Path(cfg_path_env)
    else:
        # Project-Root = zwei Ebenen über app/core/
        cfg_path = Path(__file__).resolve().parents[2] / "config" / "retriever.yaml"

    if yaml is not None and cfg_path.exists():
        try:
            data = yaml.safe_load(cfg_path.read_text(encoding="utf-8")) or {}
        except Exception:
            data = {}

        retr = data.get("retriever") or {}

        # Skalenwerte überschreiben, falls angegeben
        try:
            semantic_scale = float(retr.get("semantic_scale", semantic_scale))
        except (TypeError, ValueError):
            pass

        try:
            edge_scale = float(retr.get("edge_scale", edge_scale))
        except (TypeError, ValueError):
            pass

        try:
            centrality_scale = float(retr.get("centrality_scale", centrality_scale))
        except (TypeError, ValueError):
            pass

        # Edge-Gewichte je Kanten-Typ
        ew_cfg = retr.get("edge_weights") or {}
        if isinstance(ew_cfg, dict):
            for k, v in ew_cfg.items():
                try:
                    edge_weights[str(k)] = float(v)
                except (TypeError, ValueError):
                    continue

    return RetrieverConfig(
        semantic_scale=semantic_scale,
        edge_scale=edge_scale,
        centrality_scale=centrality_scale,
        edge_weights=edge_weights,
    )