from sayou.chunking.interfaces.base_splitter import BaseSplitter, ChunkingError
from typing import List, Dict, Any

class SemanticSplitter(BaseSplitter):
    """
    (Tier 2 - 기본 기능) 문장 간의 '의미적 유사도'를
    기준으로 텍스트를 분할합니다. (고급 기능)
    """
    component_name = "SemanticSplitter"
    SUPPORTED_TYPES = ["semantic_similarity"]

    def initialize(self, **kwargs):
        """
        시맨틱 청킹은 Embedding 모델이 필요할 수 있습니다.
        e.g., self.model = SentenceTransformer(kwargs.get("model_name"))
        """
        self._model = None # (모델 로딩 로직)
        self._threshold = kwargs.get("semantic_threshold", 0.85)
        self._log("SemanticSplitter (Default) initialized.")

    def _do_split(self, split_request: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, Any]]:
        content = split_request.get("content")
        if not content: raise ChunkingError("Missing 'content' field.")
        source_metadata = split_request.get("metadata", {})

        # (실제 로직)
        # 1. 텍스트를 문장 단위로 분할합니다.
        # 2. 각 문장을 Embedding합니다. (self._model)
        # 3. 연속된 문장 간의 유사도를 계산합니다.
        # 4. 유사도 점수가 임계값(self._threshold) 아래로 떨어지는
        #    지점에서 청크를 분할합니다.
        
        self._log("Semantic splitting is complex and not fully implemented yet.")
        text_chunks = [content[:1000]] # 임시
        
        return self._build_chunks(text_chunks, source_metadata)