"""Phase 2: Semantic 매칭용 모델 다운로드"""
import sys
from pathlib import Path
import urllib.request
import zipfile

MODELS_DIR = Path(r"d:\ad-hoc\kei\design_agent\models")
MODELS_DIR.mkdir(exist_ok=True)


def download_ko_sroberta():
    """ko-sroberta-multitask (Sentence-BERT, 420MB)
    sentence-transformers 라이브러리가 자동 캐시에 다운로드"""
    print("\n=== [1/3] ko-sroberta-multitask 다운로드 ===")
    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    model = SentenceTransformer('jhgan/ko-sroberta-multitask',
                                 cache_folder=str(MODELS_DIR / "sentence-transformers"))
    print(f"✓ 완료: 차원 {model.get_sentence_embedding_dimension()}")
    return model


def download_korean_fasttext():
    """Korean FastText — Kyubyong 공개 모델 (100~200MB)
    GitHub releases: https://github.com/Kyubyong/wordvectors"""
    print("\n=== [2/3] Korean FastText 다운로드 ===")
    # Kyubyong의 한국어 FastText 200차원 (약 400MB)
    target = MODELS_DIR / "ko_fasttext"
    target.mkdir(exist_ok=True)
    model_file = target / "ko.bin"
    if model_file.exists():
        print(f"✓ 이미 존재: {model_file}")
        return str(model_file)
    # Facebook pre-trained FastText로 대체 - huggingface hub 사용
    try:
        from huggingface_hub import hf_hub_download
        print("  HuggingFace에서 한국어 FastText 다운로드...")
        path = hf_hub_download(
            repo_id="facebook/fasttext-ko-vectors",
            filename="model.bin",
            cache_dir=str(MODELS_DIR / "fasttext"),
        )
        print(f"✓ 완료: {path}")
        return path
    except Exception as e:
        print(f"  HuggingFace 실패: {e}")
        # 대안: ko-sroberta만 써서 FastText 역할 커버
        print("  → Korean FastText는 skip하고 ko-sroberta로 대체")
        return None


def download_korean_word2vec():
    """Korean Word2Vec — gensim 데이터나 HF에서 받기"""
    print("\n=== [3/3] Korean Word2Vec 다운로드 ===")
    # 작은 공개 모델 시도
    try:
        from huggingface_hub import hf_hub_download
        path = hf_hub_download(
            repo_id="Kyubyong/wordvectors-ko",
            filename="ko.bin",
            cache_dir=str(MODELS_DIR / "word2vec"),
        )
        print(f"✓ 완료: {path}")
        return path
    except Exception as e:
        print(f"  실패: {e}")
        return None


if __name__ == "__main__":
    sroberta = download_ko_sroberta()
    fasttext = download_korean_fasttext()
    w2v = download_korean_word2vec()
    print("\n=== 다운로드 결과 ===")
    print(f"ko-sroberta: {'✓' if sroberta else '✗'}")
    print(f"FastText: {'✓' if fasttext else '✗'}")
    print(f"Word2Vec: {'✓' if w2v else '✗'}")