import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

 传统标签方式：离散、二值化
video_a_tags = {'cat', 'cute', 'funny'}   集合类型
video_b_tags = {'kitten', 'adorable', 'laugh'}
 匹配逻辑：集合交集或Jaccard相似度
intersection = video_a_tags & video_b_tags   空集！语义相似的词无法匹配

 向量嵌入方式：连续、高维、语义对齐
embedding_dim = 768   768维向量空间

 假设预训练模型生成的向量（实际应由模型生成）
video_a_embedding = np.random.randn(embedding_dim)    "cat playing" 的语义向量
video_b_embedding = np.random.randn(embedding_dim)    "kitten funny" 的语义向量

def semantic_similarity(emb1, emb2) -> float:
    """计算语义相似度（余弦相似度）"""
    return cosine_similarity([emb1], [emb2])[0][0]

similarity_score = semantic_similarity(video_a_embedding, video_b_embedding)
print(f"语义相似度: {similarity_score:.4f}")
 即使标签文字不同，语义相似的视频也能获得较高的相似度分数

"""
AI视频系统极简示例
演示：视频预处理 -> 向量化 -> 索引 -> 查询 -> 重排序 的完整流程
"""

import numpy as np
from typing import List, Dict, Tuple
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from dataclasses import dataclass
import hashlib

@dataclass
class VideoChunk:
    """视频片段数据结构"""
    video_id: str
    start_time: float   起始时间（秒）
    end_time: float     结束时间（秒）
    visual_desc: str    视觉内容描述（实际应由VLM生成）
    audio_transcript: str   语音转录文本
    
class MultimodalVideoSearch:
    """多模态视频系统"""
    
    def __init__(self, embedding_dim: int = 768):
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.video_chunks: List[VideoChunk] = []
        self.embeddings: List[np.ndarray] = []   每个chunk对应的向量
        self._init_simulated_embedder()
    
    def _init_simulated_embedder(self):
        """初始化模拟的多模态嵌入模型"""
         实际应用中应使用多模态嵌入模型，如Google Gemini Embedding 2
         该模型可将文本、图像、视频、音频映射到统一向量空间[reference:9]
        print("初始化多模态嵌入模型...")
    
    def _simulate_multimodal_embedding(self, chunk: VideoChunk) -> np.ndarray:
        """
        模拟多模态嵌入过程
        实际应由多模态大模型（如VLM）生成
        """
         合并视觉描述和语音转录作为语义源
        combined_semantics = f"{chunk.visual_desc} {chunk.audio_transcript}"
        
         使用哈希模拟确定性向量（仅用于演示）
        hash_val = int(hashlib.md5(combined_semantics.encode()).hexdigest(), 16)
        np.random.seed(hash_val % 232)
        embedding = np.random.randn(self.embedding_dim)
        embedding = embedding / np.linalg.norm(embedding)   L2归一化
        return embedding
    
    def index_video(self, chunks: List[VideoChunk]):
        """
        索引视频：为每个视频片段生成向量嵌入
        核心步骤：视频分片 -> 多模态理解 -> 向量化 -> 存储
        """
        for chunk in chunks:
            embedding = self._simulate_multimodal_embedding(chunk)
            self.video_chunks.append(chunk)
            self.embeddings.append(embedding)
        
         构建向量索引（实际使用ANN，如HNSW、FAISS等）
        self._build_ann_index()
        print(f"索引完成，共 {len(self.video_chunks)} 个视频片段")
    
    def _build_ann_index(self):
        """构建近似最近邻索引（简化版用暴力）"""
         实际应用中应使用FAISS、Milvus等专业向量数据库
        self.embedding_matrix = np.vstack(self.embeddings) if self.embeddings else None
    
    def search(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[Tuple[VideoChunk, float]]:
        """
        语义：将文本查询向量化，计算与视频向量的相似度
        关键词：Cross-modal retrieval（跨模态检索）
        """
         Step 1: 将文本查询转化为向量
        query_embedding = self._text_to_embedding(query)
        
         Step 2: 计算与所有视频片段的相似度
        similarities = cosine_similarity([query_embedding], self.embedding_matrix)[0]
        
         Step 3: 获取Top-K结果
        top_indices = np.argsort(similarities)[::-1][:top_k]
        
        results = []
        for idx in top_indices:
            if similarities[idx] > 0:
                results.append((self.video_chunks[idx], similarities[idx]))
        
        return results
    
    def _text_to_embedding(self, text: str) -> np.ndarray:
        """将文本查询转化为向量（使用模拟的嵌入模型）"""
         实际应使用与视频嵌入相同模型
        hash_val = int(hashlib.md5(text.encode()).hexdigest(), 16)
        np.random.seed(hash_val % 232)
        embedding = np.random.randn(self.embedding_dim)
        return embedding / np.linalg.norm(embedding)
    
    def rerank(self, results: List[Tuple[VideoChunk, float]], 
               query: str, 
               reasoning_model=None) -> List[Tuple[VideoChunk, float]]:
        """
        重排序：使用推理模型对召回结果进行精细化排序
        参考RankVideo架构[reference:10]
        """
         实际实现可使用具备推理能力的模型深度分析内容相关性
         RankVideo系统通过两阶段训练方法和自适应推理机制，
         在大规模测试中实现了31%的准确率提升[reference:11]
        return sorted(results, key=lambda x: x[1], reverse=True)


 ============== 使用示例 ==============
if __name__ == "__main__":
     1. 准备测试数据
    test_chunks = [
        VideoChunk(
            video_id="video_001", start_time=0, end_time=30,
            visual_desc="A person in red jacket running through rain",
            audio_transcript="panting and rain sounds"
        ),
        VideoChunk(
            video_id="video_001", start_time=30, end_time=60,
            visual_desc="Person sitting under shelter, taking off wet jacket",
            audio_transcript="I'm soaking wet"
        ),
        VideoChunk(
            video_id="video_002", start_time=0, end_time=45,
            visual_desc="Dog chasing its tail in sunny garden",
            audio_transcript="barking and laughing"
        )
    ]
    
     2. 构建系统
    search_system = MultimodalVideoSearch(embedding_dim=384)
    search_system.index_video(test_chunks)
    
     3. 执行语义
    query = "someone running in heavy rain"
    results = search_system.search(query, top_k=2)
    
    print(f"\n查询: '{query}'")
    print("="  60)
    for chunk, score in results:
        print(f"视频: {chunk.video_id} [{chunk.start_time}s-{chunk.end_time}s]")
        print(f"  相似度: {score:.4f}")
        print(f"  内容: {chunk.visual_desc}")
        print("-"  40)