import os
import requests
from modules.logger import log_event

def interroger_huggingface(prompt: str, modele_cible="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3"):
    """
    Connecteur pour l'API Serverless gratuite de Hugging Face.
    S'intègre nativement dans la boucle de repli de ai_engine.py.
    """
    api_key = os.getenv("HUGGINGFACE_API_KEY")
    if not api_key:
        raise Exception("Clé API HuggingFace manquante dans le .env")
        
    url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{modele_cible}"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # Paramètres optimisés pour les LLMs d'instruction
    payload = {
        "inputs": prompt,
        "parameters": {
            "max_new_tokens": 2048,
            "return_full_text": False,
            "temperature": 0.7
        }
    }
    
    try:
        resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
        if resp.status_code == 200:
            data = resp.json()
            if isinstance(data, list) and len(data) > 0 and "generated_text" in data[0]:
                texte = data[0]["generated_text"].strip()
                # Renvoie la signature exacte attendue par ai_engine (texte, couleur, fournisseur, modele)
                return texte, "#ffb000", "HuggingFace", modele_cible
                
        raise Exception(f"Erreur {resp.status_code} : {resp.text}")
    except Exception as e:
        log_event("WARNING", "HUGGINGFACE", f"Échec de la requête : {e}")
        raise e