"""Gemini AI Analysis Engine.

Gemini API를 활용한 정성적 분석 및 프롬프트 최적화.
"""

from __future__ import annotations

from typing import Any


class GeminiAIEngine:
    """Gemini API 연동 재무 분석 엔진."""

    async def perform_analysis(
        self,
        client_data: dict[str, Any],
        historical_data: list[dict[str, Any]],
        mathematical_forecast: dict[str, Any],
        prediction_type: str,
    ) -> dict[str, Any]:
        """Gemini AI를 활용해 정성적 재무 분석을 수행합니다."""
        self._build_prompt(client_data, historical_data, mathematical_forecast, prediction_type)

        # 실제로는 Google Generative AI SDK 호출
        # 여기서는 모의 응답(Mock) 반환 로직 분리
        return self._generate_mock_response(client_data, prediction_type)

    def _build_prompt(self, client_data, historical_data, math_forecast, _pred_type) -> str:
        """예측을 위한 정교한 프롬프트를 구성합니다."""
        return f"Analyze financial trends for client {client_data.get('id')}..."

    def _generate_mock_response(
        self, client_data: dict[str, Any], _pred_type: str
    ) -> dict[str, Any]:
        """테스트 및 API 제한 상황을 위한 모의 AI 응답 생성."""
        return {
            "ai_insights": [
                "향후 3년간 소득이 연평균 15% 증가할 것으로 보입니다.",
                "신규 세법 규정(Section 199A)에 따른 최적화 기회가 있습니다.",
            ],
            "risk_assessment": "시장 변동성에 따른 중간 수준의 리스크 감지",
            "confidence_score": 0.88,
        }

    async def get_explanation(self, scenario: str, context: dict[str, Any]) -> str:
        """특정 시나리오에 대한 상세 설명을 생성합니다."""
        return f"Scenario {scenario}에 대한 AI 상세 분석 결과: ..."
