api.py

from fastapi import FastAPI ,Body
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware # הוספה של זה
import os
from dotenv import load_dotenv
# ייבוא הפונקציות מה-DB
import db
from recipe import Recipe
import google.generativeai as genai

load_dotenv()
API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

if not API_KEY:
    # הדפסה שתעזור לך לדבג אם המפתח לא נטען
    print("CRITICAL ERROR: API_KEY not found in environment variables!")
else:
    genai.configure(api_key=API_KEY)


# ניסיון להשתמש בשם המודל הבסיסי ביותר (הכי בטוח למניעת 404)
model = genai.GenerativeModel('models/gemini-2.5-flash')
# בדיקה בטרמינל אילו מודלים זמינים עבורך
try:
    print("--- Checking available models ---")
    for m in genai.list_models():
        if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:
            print(f"Available: {m.name}")
    print("---------------------------------")
except Exception as e:
    print(f"Could not list models: {e}")
app = FastAPI()

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # מאפשר לכל דף אינטרנט לגשת לשרת שלך
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)


# נקודת קצה חדשה לצ'אט על מתכון ספציפי
@app.post("/recipes/{recipe_id}/ask")
def ask_about_recipe(recipe_id: int, question: str = Body(embed=True)):
    # 1. שליפת המתכון מה-DB שלך כדי שה-AI ידע על מה מדובר
    recipe = db.get_recipe_by_id(recipe_id)

    if "error" in recipe:
        return recipe

    # 2. בניית הפרומפט (ההנחיה) ל-AI
    prompt = f"""
    אתה עוזר מטבח חכם. קיבלת שאלה על המתכון הבא:
    שם המתכון: {recipe['RecipeName']}
    מצרכים: {recipe['Products']}
    אופן ההכנה: {recipe['PreparationMethod']}

    השאלה של המשתמש היא: {question}
    אנא ענה בצורה ברורה ובעברית, אדיבה ומקצועית ואם השאלה לא קשורה למתכונים, החזר הודעה קבועה ומנומסת שמסבירה שהבוט עוסק רק במתכונים..
    """

    try:
        # 3. שליחה ל-Gemini
        response = model.generate_content(prompt)
        return {"answer": response.text}
    except Exception as e:
        print(f"Gemini Error: {str(e)}")  # הדפסה ללוג של השרת
        return {"error": "אירעה שגיאה בחיבור לבינה המלאכותית. נסה שוב מאוחר יותר."}

@app.get("/recipes")
def read_all_recipes_api(): # שם שונה מהפונקציה ב-DB
    return db.get_all_recipes()

@app.get("/recipes/id/{recipe_id}")
def read_recipe_by_id_api(recipe_id: int):
    return db.get_recipe_by_id(recipe_id)

@app.get("/recipes/category/{category_id}")
def read_recipe_by_category_api(category_id: int):
    return db.get_recipe_by_category(category_id)


@app.post("/recipes")
def create_recipe_api(recipe_post: Recipe):
    # שימוש ב-dict() על ה-BaseModel הופך אותו למילון עבור ה-DB
    result = db.add_recipe(recipe_post.dict())
    return result

@app.put("/recipes/update/{recipe_id}")
def update_recipe_api(recipe_update: Recipe,recipe_id: int):
    result = db.update_recipe(recipe_update.dict(),recipe_id)
    return result

@app.delete("/recipes/{recipe_id}")
def delete_recipe_api(recipe_id: int):
    result = db.delete_recipe(recipe_id)
    return result

if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)