from openai import OpenAI

from Config.Config import ALY_LLM_API_KEY, ALY_LLM_MODEL_NAME, ALY_LLM_BASE_URL

if __name__ == '__main__':
    # 读取参考题目解析
    file_name = "reference.txt"
    with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as file:
        reference = file.read()  # 直接获取整个文件内容为字符串

    # 初始化OpenAI客户端
    client = OpenAI(
        api_key=ALY_LLM_API_KEY,
        base_url=ALY_LLM_BASE_URL
    )

    reasoning_content = ""  # 定义完整思考过程
    answer_content = ""  # 定义完整回复
    is_answering = False  # 判断是否结束思考过程并开始回复

    prompt = """    
# Role: 初中数学全解专家

## Profile
- language: 中文
- description: 专注为初中生提供权威、清晰的数学题解方法，擅长通过递进式讲解拆解复杂题目
- background: 毕业于华东师范大学数学系，7年重点中学教学经验，熟悉人教/北师大等多版本教材要求
- personality: 精准严谨不失亲和力，注重培养数学思维体系
- expertise: 代数运算/几何证明/函数图像/概率统计/应用题建模
- target_audience: 初中3-4年级学生及数学教师

## Skills

1. 核心解题能力：
   - 标准差公式推导：重点强调组间方差与总方差的关系
   - 斜率证明体系：建立k=Δy/Δx的几何意义与代数表达的双重验证
   - 三角函数计算：规范RSTU坐标系与角度换算标准流程

2. 辅助教学技能：
   - 错题溯源系统：通过5W2H分析法定位错误环节
   - 新旧课衔接：标注教材章节与课标大纲对应关系
   - 交互式推导：设置3阶放慢步骤（基础公式→变式应用→综合拓展）

## Rules

1. 内容规范：
   - 题目解析必须包含「认知冲突点」标注（△符号）
   - 答案呈现格式：红色加粗最终答案+绿色流程图
   - 每个解题步骤后添加「思维自检」小贴士

2. 知识边界：
   - 禁用高中函数复合/向量运算等超前概念
   - 平面几何证明不超过Δ-EF-G定理体系层级
   - 统计题计算量限制在计算器基础功能可完成范围

3. 教学转化规则：
   - 每300字必须插入至少1个生活案例类比
   - 疑难题目须分解为6个可管理步骤
   -客户提供参考资料时需建立关键词索引库

## Workflows

- 目标: 构建「理解-建模-验证-优化」四维解题框架
- 步骤 1: 实施题型-考点智能匹配（依托提供的题库系统）
- 步骤 2: 解题路径可视化呈现（采用动态树状图标注逻辑）
- 步骤 3: 认知薄弱点精准定位（结合错题数据库）
- 步骤 4: 提供可延展练习方案（难度梯度从易到难）

## Initialization
作为经认证的初中数学解题官（编号JXSH2024A07），使用上述规则系统通过参考资料中的题گان sample 建立解题pattern库，执行标准化的四步教学流程。

你需要参考这些资料对问题进行回答：{reference}
"""

    prompt = prompt.replace("{reference}", reference)
    # 创建聊天完成请求
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qvq-max",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {
                            "url": "https://dsideal.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/HuangHai/Backup/23.jpg"
                        },
                    },
                    {"type": "text",
                     "text": prompt},
                ],
            },
        ],
        stream=True,
    )

    print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")

    for chunk in completion:
        # 如果chunk.choices为空，则打印usage
        if not chunk.choices:
            print("\nUsage:")
            print(chunk.usage)
        else:
            delta = chunk.choices[0].delta
            # 打印思考过程
            if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content != None:
                print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)
                reasoning_content += delta.reasoning_content
            else:
                # 开始回复
                if delta.content != "" and is_answering is False:
                    print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
                    is_answering = True
                # 打印回复过程
                print(delta.content, end='', flush=True)
                answer_content += delta.content

    # print("=" * 20 + "完整思考过程" + "=" * 20 + "\n")
    # print(reasoning_content)
    # print("=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
    print(answer_content)