import logging

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate, ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
import dotenv

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
dotenv.load_dotenv()

## 设置环境变量
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("SILICONFLOW_API_KEY")
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("SILICONFLOW_BASE_URL")

# 默认的 'model_name': 'deepseek-ai/DeepSeek-V3.1',
llm = ChatOpenAI(model="Qwen/Qwen3-8B")


def chat_with_llm():
    prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", "你是一个人工智能助手，你是万能的"),
        ("human", "{question}")
    ])
    while True:
        chain = prompt_template | llm
        user_input = input("请继续你的问题，如果没有问题了，输入 [quit] 结束会话：")
        if user_input == "quit":
            break
        response = chain.invoke({"question": user_input})
        print(f"AI:{response.content}")

        ## 将当前轮次的聊天内容（ai的回答和下一轮的问题）保存到prompt中，带入下一次聊天。
        ## 这是非标准做法。
        prompt_template.messages.append(AIMessage(content=response.content))
        prompt_template.messages.append(HumanMessage(content=user_input))


chat_with_llm()