modules/nutrition.py

import json
from config.settings import client, MODEL

class NutritionAdvisor:
    def __init__(self):
        self.rules = self._load_rules()
    
    def _load_rules(self):
        """Load nutrition rules from rules.json"""
        try:
            with open('modules/rules.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
                return json.load(f).get('nutrition', {})
        except:
            return self._get_default_rules()
    
    def _get_default_rules(self):
        """Default nutrition rules if file not found"""
        return {
            "bmi_categories": {
                "underweight": {"min": 0, "max": 18.5, "advice": "Tăng cân lành mạnh"},
                "normal": {"min": 18.5, "max": 24.9, "advice": "Duy trì cân nặng"},
                "overweight": {"min": 25, "max": 29.9, "advice": "Giảm cân nhẹ"},
                "obese": {"min": 30, "max": 100, "advice": "Giảm cân cần thiết"}
            },
            "age_groups": {
                "child": {"min": 0, "max": 12, "focus": "Phát triển"},
                "teen": {"min": 13, "max": 19, "focus": "Tăng trưởng"},
                "adult": {"min": 20, "max": 59, "focus": "Duy trì"},
                "elderly": {"min": 60, "max": 120, "focus": "Sức khỏe"}
            },
            "goals": {
                "weight_loss": "Giảm cân",
                "weight_gain": "Tăng cân", 
                "muscle_building": "Xây dựng cơ bắp",
                "maintenance": "Duy trì",
                "health_improvement": "Cải thiện sức khỏe"
            },
            "gender_nutrition": {
                "male": {"calorie_base": 2500, "protein_ratio": 0.25},
                "female": {"calorie_base": 2000, "protein_ratio": 0.22}
            }
        }
    
    def calculate_bmi(self, weight, height):
        """Calculate BMI with validation"""
        # Validate inputs
        if not weight or not height:
            return 0
        
        # Height should be in cm (50-300 range)
        if height < 50 or height > 300:
            # Likely wrong unit or extraction error
            return 0
        
        # Weight should be in kg (20-300 range)
        if weight < 20 or weight > 300:
            return 0
        
        height_m = height / 100
        bmi = weight / (height_m ** 2)
        
        # BMI should be reasonable (10-60 range)
        if bmi < 10 or bmi > 60:
            return 0
        
        return round(bmi, 1)
    
    def get_bmi_category(self, bmi):
        """Get BMI category and advice"""
        for category, data in self.rules["bmi_categories"].items():
            if data["min"] <= bmi < data["max"]:
                return {
                    "category": category,
                    "advice": data["advice"],
                    "bmi": bmi
                }
        return {"category": "unknown", "advice": "Cần đánh giá thêm", "bmi": bmi}
    
    def get_age_group(self, age):
        """Get age group and focus"""
        for group, data in self.rules["age_groups"].items():
            if data["min"] <= age <= data["max"]:
                return {"group": group, "focus": data["focus"]}
        return {"group": "unknown", "focus": "Sức khỏe tổng quát"}
    
    def generate_nutrition_advice(self, user_data):
        """
        Generate personalized nutrition advice
        
        Args:
            user_data (dict): {
                'age': int,
                'gender': str ('male'/'female'),
                'weight': float (kg),
                'height': float (cm),
                'goal': str,
                'activity_level': str ('low'/'moderate'/'high'),
                'dietary_restrictions': list,
                'health_conditions': list
            }
        
        Returns:
            dict: Comprehensive nutrition advice
        """
        # Calculate BMI and get category
        bmi = self.calculate_bmi(user_data['weight'], user_data['height'])
        bmi_info = self.get_bmi_category(bmi)
        
        # Get age group
        age_info = self.get_age_group(user_data['age'])
        
        # Get gender-specific nutrition base
        gender_info = self.rules["gender_nutrition"].get(user_data['gender'], 
                                                       self.rules["gender_nutrition"]["female"])
        
        # Prepare context for LLM
        nutrition_context = self._build_nutrition_context(user_data, bmi_info, age_info, gender_info)
        
        # Generate LLM advice
        llm_advice = self._get_llm_nutrition_advice(nutrition_context)
        
        # Calculate daily nutrition targets
        daily_targets = self._calculate_daily_targets(user_data, gender_info, bmi_info)
        
        return {
            "bmi_analysis": bmi_info,
            "age_group": age_info,
            "daily_targets": daily_targets,
            "personalized_advice": llm_advice,
            "meal_suggestions": self._generate_meal_suggestions(user_data, bmi_info),
            "supplement_recommendations": self._get_supplement_recommendations(user_data, bmi_info)
        }
    
    def _build_nutrition_context(self, user_data, bmi_info, age_info, gender_info):
        """Build comprehensive context for LLM"""
        context = f"""
        Thông tin người dùng:
        - Tuổi: {user_data['age']} ({age_info['group']} - {age_info['focus']})
        - Giới tính: {user_data['gender']}
        - Cân nặng: {user_data['weight']}kg, Chiều cao: {user_data['height']}cm
        - BMI: {bmi_info['bmi']} ({bmi_info['category']} - {bmi_info['advice']})
        - Mục tiêu: {user_data['goal']}
        - Mức độ hoạt động: {user_data.get('activity_level', 'moderate')}
        
        Hạn chế ăn uống: {', '.join(user_data.get('dietary_restrictions', []))}
        Tình trạng sức khỏe: {', '.join(user_data.get('health_conditions', []))}
        
        Hãy đưa ra lời khuyên dinh dưỡng cụ thể, bao gồm:
        1. Phân tích tình trạng hiện tại
        2. Khuyến nghị calo hàng ngày
        3. Tỷ lệ macro (protein/carb/fat)
        4. Thực phẩm nên ăn và tránh
        5. Lịch ăn uống phù hợp
        6. Lời khuyên đặc biệt cho tình trạng sức khỏe
        """
        return context
    
    def _get_llm_nutrition_advice(self, context):
        """Get personalized nutrition advice from LLM"""
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model=MODEL,
                messages=[
                    {
                        "role": "system", 
                        "content": """Bạn là chuyên gia dinh dưỡng có kinh nghiệm. 
                        Đưa ra lời khuyên dinh dưỡng chính xác, khoa học và phù hợp với từng cá nhân.
                        Luôn cân nhắc về tình trạng sức khỏe và hạn chế ăn uống.
                        Trả lời bằng tiếng Việt, chi tiết và dễ hiểu."""
                    },
                    {"role": "user", "content": context}
                ],
                temperature=0.7,
                max_tokens=2000
            )
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            return f"Không thể tạo lời khuyên dinh dưỡng: {str(e)}"
    
    def _calculate_daily_targets(self, user_data, gender_info, bmi_info):
        """Calculate daily nutrition targets"""
        base_calories = gender_info["calorie_base"]
        
        # Adjust based on goal
        goal_multipliers = {
            "weight_loss": 0.8,
            "weight_gain": 1.2,
            "muscle_building": 1.1,
            "maintenance": 1.0,
            "health_improvement": 1.0
        }
        
        activity_multipliers = {
            "low": 1.2,
            "moderate": 1.4,
            "high": 1.6
        }
        
        activity_level = user_data.get('activity_level', 'moderate')
        goal = user_data.get('goal', 'maintenance')
        
        daily_calories = int(base_calories * 
                           goal_multipliers.get(goal, 1.0) * 
                           activity_multipliers.get(activity_level, 1.4))
        
        protein_ratio = gender_info["protein_ratio"]
        protein_calories = daily_calories * protein_ratio
        protein_grams = int(protein_calories / 4)
        
        fat_calories = daily_calories * 0.25  # 25% fat
        fat_grams = int(fat_calories / 9)
        
        carb_calories = daily_calories - protein_calories - fat_calories
        carb_grams = int(carb_calories / 4)
        
        return {
            "daily_calories": daily_calories,
            "protein": f"{protein_grams}g",
            "carbs": f"{carb_grams}g", 
            "fats": f"{fat_grams}g",
            "water": "2.5-3.5L"
        }
    
    def _generate_meal_suggestions(self, user_data, bmi_info):
        """Generate meal suggestions based on user profile"""
        suggestions = {
            "breakfast": [
                "Bánh mì nguyên cám + trứng + sữa",
                "Cháo yến mạch + trái cây",
                "Sinh tố protein + hạt chia"
            ],
            "lunch": [
                "Cơm gạo lứt + thịt/cá + rau xanh",
                "Salad + ức gà + dầu olive",
                "Bún phở + thịt nạc + rau"
            ],
            "dinner": [
                "Cá hồi + khoai lang + rau củ",
                "Thịt bò + cơm + canh rau",
                "Đậu phụ + rau xào + cơm"
            ],
            "snacks": [
                "Hạt hạnh nhân + trái cây",
                "Sữa chua Hy Lạp + mật ong",
                "Trái cây + phô mai ít béo"
            ]
        }
        
        # Adjust based on BMI category
        if bmi_info["category"] == "underweight":
            suggestions["snacks"].extend(["Bơ đậu phộng + bánh mì", "Sinh tố tăng cân"])
        elif bmi_info["category"] in ["overweight", "obese"]:
            suggestions["snacks"] = ["Trái cây ít ngọt", "Rau củ sống", "Trà xanh"]
        
        return suggestions
    
    def _get_supplement_recommendations(self, user_data, bmi_info):
        """Get supplement recommendations"""
        supplements = []
        
        # Age-based recommendations
        if user_data['age'] > 50:
            supplements.extend(["Vitamin D3", "Calcium", "B12"])
        
        # Gender-based
        if user_data['gender'] == 'female':
            supplements.extend(["Iron", "Folate"])
        
        # Goal-based
        if user_data.get('goal') == 'muscle_building':
            supplements.extend(["Whey Protein", "Creatine"])
        
        # BMI-based
        if bmi_info["category"] in ["overweight", "obese"]:
            supplements.extend(["Omega-3", "Probiotics"])
        
        return list(set(supplements))  # Remove duplicates

# Convenience function for external use
def generate_nutrition_advice(user_data):
    """
    Main function to generate nutrition advice
    
    Args:
        user_data (dict): User information including age, gender, weight, height, goal, etc.
    
    Returns:
        dict: Comprehensive nutrition advice and meal suggestions
    """
    advisor = NutritionAdvisor()
    return advisor.generate_nutrition_advice(user_data)