import asyncio
import os
import shutil

from raganything import RAGAnything, RAGAnythingConfig
from Util.RagUtil import create_llm_model_func, create_vision_model_func, create_embedding_func

import logging

# 在程序开始时添加以下配置
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,  # 设置日志级别为INFO
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

# 或者如果你想更详细地控制日志输出
logger = logging.getLogger('lightrag')
logger.setLevel(logging.INFO)
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(handler)


async def main():
    # 要处理的文件路径
    file_path = "TesT/Ocr/Docx/《动能定理》巩固练习.docx"
    WORKING_DIR = "./Topic/MathOcr"

    # 删除output目录下的所有文件
    output_dir = "./output"
    shutil.rmtree(output_dir, ignore_errors=True)
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    # 删除WORKING_DIR下的所有文件
    shutil.rmtree(WORKING_DIR, ignore_errors=True)
    os.makedirs(WORKING_DIR, exist_ok=True)

    # 指定最终的索引生成目录，启动索引生成
    config = RAGAnythingConfig(
        working_dir=WORKING_DIR,
        mineru_parse_method="auto",
        enable_image_processing=True,  # 处理图片
        enable_table_processing=True,  # 处理表格
        enable_equation_processing=True,  # 处理公式
    )
    # 自定义的大模型函数
    llm_model_func = create_llm_model_func()
    # 自定义的可视模型函数
    vision_model_func = create_vision_model_func(llm_model_func)
    # 自定义的嵌入函数
    embedding_func = create_embedding_func()
    rag = RAGAnything(
        config=config,
        llm_model_func=llm_model_func,
        vision_model_func=vision_model_func,
        embedding_func=embedding_func,
    )

    await rag.process_document_complete(
        file_path=file_path,
        output_dir=output_dir,
        parse_method="auto",
        # MinerU特殊参数 - 支持的所有kwargs：
        lang="ch",  # 文档语言优化（如："ch", "en", "ja"）
        # device="cuda:0",  # 推理设备："cpu", "cuda", "cuda:0", "npu", "mps"
        # start_page=0,  # 起始页码（0为基准，适用于PDF）
        # end_page=10,  # 结束页码（0为基准，适用于PDF）
        formula=True,  # 启用公式解析
        table=True,  # 启用表格解析
        backend="pipeline",  # 解析后端："pipeline", "vlm-transformers"等
        source="local",  # 模型源："huggingface", "modelscope", "local"

        # RAGAnything标准参数
        display_stats=True,  # 显示内容统计信息
        split_by_character=None,  # 可选的文本分割字符
        doc_id=None,  # 可选的文档ID
    )

    """
    修正一下MinerU生成的Latex中，如果是数字加圆圈的样式  \textcircled{1}，无法在Typora或者PyCharm中显示的问题,改成兼容性更强的 \enclose{circle}{1}
    """

    finalName = r'D:\dsWork\dsProject\dsRagAnything\output\《动能定理》巩固练习\auto\《动能定理》巩固练习.md'
    with open(finalName, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
        content = content.replace(r'\textcircled', r'\enclose{circle}')
        with open(finalName, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(content)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())