from langchain_openai import ChatOpenAI
from vacancies.main.models import VacancyFeatures


def extract_vacancy_features(content: str) -> VacancyFeatures:
    """Extract features from vacancy content using structured output."""

    prompt = f"""
    Extract the following features from the job vacancy description. If a feature is not mentioned, set it to null.
    Features:
    - employment_type: Тип занятости (e.g., Полная занятость, Частичная)
    - work_format: Формат работы (e.g., Офис, Удалённо, Гибрид)
    - experience: Опыт работы (e.g., 3-5 лет, Нет опыта)
    - position_level: Уровень позиции (e.g., Junior, Senior)
    - industry: Отрасль / Сфера деятельности (e.g., IT, Финансы)
    - tech_stack: Технологический стек / Ключевые навыки (list of strings)
    - location: География (e.g., Москва, Россия)
    - salary_range: Зарплатные ожидания / вилка (e.g., 100000-200000 руб)
    - languages: Языки (list of strings, e.g., ["Русский", "Английский"])
    - education: Образование (e.g., Высшее, Среднее специальное)
    - schedule: График работы (e.g., Полный день, Сменный)
    - additional_requirements: Дополнительные предпочтения / требования (list of strings)
    Vacancy content:
    {content}
    """
    openai_client = ChatOpenAI(model_name="gpt-5-mini", reasoning_effort="minimal")
    structured_llm = openai_client.with_structured_output(VacancyFeatures)
    response = structured_llm.invoke(prompt)
    return response