<?php
// aiassist/gptAssistant.php
require_once 'config.php';
require_once 'logger.php';


function createNewThread() {
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API,
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            'Authorization: Bearer ' . OPENAI_API_KEY,
            'OpenAI-Beta: assistants=v2'
        ]
    ]);
    $response = curl_exec($curl);
    $decoded = json_decode($response, true);
    curl_close($curl);
    
    if (isset($decoded['id'])) {
        logMessage("🔄 Создан новый thread_id: " . $decoded['id']);
        return $decoded['id'];
    } else {
        logMessage("❌ Ошибка создания нового треда: " . json_encode($decoded));
        return null;
    }
}


function getVectorStoreStatus($vectorStoreId) {
   //$url = "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/vector_stores/$vectorStoreId/files";
   $url = OPENAI_VECTOR_STORES_API . "/$vectorStoreId/files";

    logMessage("📡 Запрос статуса файлов в Vector Store: $vectorStoreId");

    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => $url,
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "Content-Type: application/json",
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($curl);
    $httpCode = curl_getinfo($curl, CURLINFO_HTTP_CODE);
    curl_close($curl);

    if ($httpCode !== 200) {
        logMessage("❌ Ошибка HTTP при получении статуса файлов Vector Store: код $httpCode");
        return "failed";
    }

    $data = json_decode($response, true);
    if (!isset($data["data"])) {
        logMessage("❌ Ошибка: API не вернул список файлов.");
        return "failed";
    }

    $completedFiles = count(array_filter($data["data"], function($file) {
        return isset($file["status"]) && $file["status"] === "completed";
    }));

    if ($completedFiles > 0) {
        logMessage("✅ Vector Store содержит $completedFiles проиндексированных файлов.");
        return "ready";
    }

    logMessage("⚠️ Файлы еще индексируются.");
    return "in_progress";
}
// нью
/*
function extractCaseDetailsWithGPT($threadId, $assistantId, $vectorStoreId, $content) {
    logMessage("[INFO] 📌 Формируем текст запроса для GPT-4.");

    if (!$vectorStoreId) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка: Нет доступного `Vector Store ID`!");
        return null;
    }

    if (!$threadId) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка: Некорректный `Thread ID`!");
        return null;
    }

    if (!$content) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка: Пустое содержание обращения!");
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] 📌 Отправляем текст в GPT-4: " . json_encode($content, JSON_UNESCAPED_UNICODE));

    // Отправляем сообщение с текстом обращения
    $messagePayload = [
        "role" => "user",
        "content" => "ТЕКСТ ОБРАЩЕНИЯ: " . $content
    ];

    $messageJson = json_encode($messagePayload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($messageJson === false) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка кодирования JSON для сообщений: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
        CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $messageJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);
    $messageResponse = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $messageData = json_decode($messageResponse, true);
    if (!$messageData || !isset($messageData['id'])) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка при отправке сообщения в тред. Ответ: " . $messageResponse);
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] ✅ Сообщение успешно добавлено в тред.");

    // Формируем payload для запуска Run
    $payload = [
        "assistant_id" => $assistantId,
        "instructions" => "Извлеки ключевые параметры обращения и представь их в ЧЁТКОМ JSON-формате. Верни ТОЛЬКО JSON, без пояснений. СТРОГО JSON,\n\n"
            . "{\n"
            . "  \"category\": \"Определи тип спора\",\n"
            . "  \"articles\": [\"Определи применимые статьи закона\"],\n"
            . "  \"facts_short\": \"Суть спора (одно предложение)\",\n"
            . "  \"facts_full\": \"Развернутый анализ (до 600 символов)\",\n"
            . "  \"claim_amount\": \"Извлеки сумму иска\",\n"
            . "  \"document_type\": \"Определи вид документа\",\n"
            . "  \"applicant_name\": \"Определи истца\",\n"
            . "  \"document_client_name\": \"Определи ответчика\"\n"
            . "}\n\n"
            . "Если информация отсутствует, пиши `null`, но не оставляй поле пустым.",
        "tool_resources" => [
            "file_search" => [
                "vector_store_ids" => [$vectorStoreId]
            ]
        ]
    ];

    $payloadJson = json_encode($payload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($payloadJson === false) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка кодирования JSON: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    // Отправляем запрос на запуск Run
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/runs",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payloadJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $structuredData = json_decode($response, true);
    if (!$structuredData || !isset($structuredData['id'])) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка запуска Run. Ответ: " . $response);
        return null;
    }

    $runId = $structuredData['id'];
    logMessage("[INFO] 🔄 GPT-4 начал обработку запроса. run_id: $runId");

    // Ожидаем завершения обработки
    if (!waitForRunCompletion($threadId, $runId)) {
        return null;
    }

    // Запрашиваем сообщения (финальный ответ)
    $finalResponse = fetchThreadMessages($threadId);
    if (!$finalResponse || !isset($finalResponse['data']) || empty($finalResponse['data'])) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка парсинга финального ответа. Ответ: " . json_encode($finalResponse, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return null;
    }

    // Ищем сообщение от ассистента
    $assistantMessage = null;
    foreach ($finalResponse['data'] as $message) {
        if ($message['role'] === 'assistant' && isset($message['content'][0]['text']['value'])) {
            $assistantMessage = $message;
            break;
        }
    }

    if (!$assistantMessage) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Нет ответа от ассистента в треде. Полный ответ: " . json_encode($finalResponse, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return null;
    }

    $rawContent = $assistantMessage['content'][0]['text']['value'];
    logMessage("[INFO] 📜 Сырой контент из ответа: " . $rawContent);

    // Очищаем JSON от ```json ... ```
    if (preg_match('/```json\s*(.*?)\s*```/s', $rawContent, $matches)) {
        $rawContent = $matches[1];
    } else {
        logMessage("[ERROR] ❌ JSON не найден в формате ```json ... ```. Сырой контент: " . $rawContent);
        return null;
    }

    // Парсим JSON
    $parsedJson = json_decode($rawContent, true);
    if ($parsedJson === null) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка декодирования JSON: " . json_last_error_msg() . ". Сырой контент: " . $rawContent);
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] ✅ Успешно декодирован JSON: " . json_encode($parsedJson, JSON_UNESCAPED_UNICODE));

    // Проверяем критические поля
    if (!isset($parsedJson['category']) || $parsedJson['category'] === '' || $parsedJson['category'] === null ||
        !isset($parsedJson['facts_short']) || $parsedJson['facts_short'] === '' || $parsedJson['facts_short'] === null ||
        !isset($parsedJson['facts_full']) || $parsedJson['facts_full'] === '' || $parsedJson['facts_full'] === null) {
        logMessage("[WARNING] ⚠️ `category`, `facts_short` или `facts_full` отсутствуют или пусты! Отправляем повторный запрос...");
        return extractCaseDetailsWithGPT($threadId, $assistantId, $vectorStoreId, "Некоторые ключевые параметры (категория спора, краткие факты, полный анализ) отсутствуют или пусты. Уточни и исправь JSON, добавив недостающие значения.");
    }

    return $parsedJson;
}
    */
/*
// ✅ Функция ожидания завершения Run
function waitForRunCompletion($threadId, $runId) {
    $maxWaitTime = 180;
    $waitTime = 0;
    $sleepInterval = 3;

    while ($waitTime < $maxWaitTime) {
        sleep($sleepInterval);
        $waitTime += $sleepInterval;
        if ($waitTime > 60) {
            $sleepInterval = 5;
        }

        $curl = curl_init();
        curl_setopt_array($curl, [
            CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/runs/$runId",
            CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
            CURLOPT_HTTPHEADER => [
                "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
                "OpenAI-Beta: assistants=v2"
            ]
        ]);
        $statusResponse = curl_exec($curl);
        curl_close($curl);

        $statusData = json_decode($statusResponse, true);
        if (isset($statusData['status']) && $statusData['status'] === 'completed') {
            logMessage("[INFO] ✅ GPT-4 завершил обработку запроса.");
            return true;
        }
    }

    logMessage("❌ GPT-4 не завершил обработку за $maxWaitTime секунд.");
    return false;
}

// ✅ Функция получения сообщений из треда
function fetchThreadMessages($threadId) {
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);
    $response = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);
    return json_decode($response, true);
}
*/


// ✅ Функция ожидания завершения Run
function waitForRunCompletion($threadId, $runId) {
    $maxWaitTime = 300;
    $waitTime = 0;
    $sleepInterval = 3;

    while ($waitTime < $maxWaitTime) {
        sleep($sleepInterval);
        $waitTime += $sleepInterval;
        if ($waitTime > 60) {
            $sleepInterval = 5;
        }

        $curl = curl_init();
        curl_setopt_array($curl, [
            //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/runs/$runId",
            CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/runs/$runId",
            CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
            CURLOPT_HTTPHEADER => [
                "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
                "OpenAI-Beta: assistants=v2"
            ]
        ]);
        $statusResponse = curl_exec($curl);
        curl_close($curl);

        $statusData = json_decode($statusResponse, true);
        if (isset($statusData['status']) && $statusData['status'] === 'completed') {
            logMessage("[INFO] ✅ GPT-4 завершил обработку запроса.");
            return true;
        }
    }

    logMessage("❌ GPT-4 не завершил обработку за $maxWaitTime секунд.");
    return false;
}

// ✅ Функция получения сообщений из треда
function fetchThreadMessages($threadId) {
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
        CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/messages",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
                "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);
    $response = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);
    return json_decode($response, true);
}

function prepareEmbeddingForRefinedSearch($text) {
    logMessage("🧠 Подготовка эмбеддингов для уточнённого поиска...");
    
    $embedding = getTextEmbedding($text);
    logMessage("📡 Эмбеддинги получены:\n" . json_encode($embedding, JSON_UNESCAPED_UNICODE | JSON_PRETTY_PRINT));

    $normalize = function ($vector) {
        if (!is_array($vector) || empty($vector)) {
            return null;
        }
        $sumSquares = array_reduce($vector, function($carry, $val) {
            return $carry + $val * $val;
        }, 0);
        $magnitude = sqrt($sumSquares);
        if ($magnitude == 0) {
            return null;
        }
        return array_map(function($x) use ($magnitude) {
            return $x / $magnitude;
        }, $vector);
    };

    return [
        'embedding_2048' => isset($embedding['embedding_2048']) ? $normalize($embedding['embedding_2048']) : null,
        'embedding_1024' => isset($embedding['embedding_1024']) ? $normalize($embedding['embedding_1024']) : null
    ];
}


// олд

function extractCaseDetailsWithGPT($threadId, $assistantId, $vectorStoreId, $content) {
    logMessage("[INFO] 📌 Формируем текст запроса для GPT-4.");
    
    if (!$vectorStoreId) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка: Нет доступного `Vector Store ID`!");
        return null;
    }

    if (!$threadId) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка: Некорректный `Thread ID`!");
        return null;
    }

    if (!$content) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка: Пустое содержание обращения!");
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] 📌 Отправляем текст в GPT-4: " . json_encode($content, JSON_UNESCAPED_UNICODE));

    // ✅ Отправляем сообщение с текстом обращения (заменяем `messages`)
    $messagePayload = [
        "role" => "user",
        "content" => "Все документы для анализа находятся в Vector Store ID: $vectorStoreId.\n" .
         "Все необходимые данные нужно извлечь из документов в Vector Store. Прочитай документы в PDF файлах. Если тект не измлекатеся то извлеки его с помощью OCR. Если OCR применить не удалось, то просмотри файлы и опиши их содержимое.\n\n" 
    ];

    $messageJson = json_encode($messagePayload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($messageJson === false) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка кодирования JSON для сообщений: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
        CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/messages",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $messageJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);
    $messageResponse = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $messageData = json_decode($messageResponse, true);
    if (!$messageData || !isset($messageData['id'])) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка при отправке сообщения в тред. Ответ: " . $messageResponse);
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] ✅ Сообщение успешно добавлено в тред.");

    // ✅ Формируем payload для запуска Run
  /*
    $payload = [
        "assistant_id" => $assistantId,
        "instructions" => "Извлеки ключевые параметры обращения и представь их в ЧЁТКОМ JSON-формате. Верни ТОЛЬКО JSON, без пояснений.\n\n"
            . "{\n"
            . "  \"category\": \"Определи тип спора\",\n"
            . "  \"articles\": [\"Определи применимые статьи закона\"],\n"
            . "  \"facts_short\": \"Суть спора (одно предложение)\",\n"
            . "  \"facts_full\": \"Развернутый анализ (до 600 символов)\",\n"
            . "  \"claim_amount\": \"Извлеки сумму иска\",\n"
            . "  \"document_type\": \"Определи вид документа\",\n"
            . "  \"applicant_name\": \"Определи истца\",\n"
            . "  \"document_client_name\": \"Определи ответчика\"\n"
            . "}\n\n"
            . "Если информация отсутствует, пиши `null`, но не оставляй поле пустым.",
        "tool_resources" => [
            "file_search" => [
                "vector_store_ids" => [$vectorStoreId]
            ]
        ]
  ];
*/
$payload = [
    "assistant_id" => $assistantId,
    "instructions" => "Ты — юридический аналитик. Проанализируй документы из Vector Store и верни результат в ЧЁТКОМ JSON-формате.\n" .
        "Верни ТОЛЬКО JSON, без пояснений, строго по шаблону:\n\n" .
        "{\n" .
        "  \"category\": \"Тип спора (например: защита прав потребителей)\",\n" .
        "  \"articles\": [\"Список применимых статей закона\"],\n" .
        "  \"facts_short\": \"Суть спора (одно предложение)\",\n" .
        "  \"facts_full\": \"Развёрнутый анализ (до 600 символов)\",\n" .
        "  \"claim_amount\": \"Сумма исковых требований в рублях (число)\",\n" .
        "  \"document_type\": \"Тип документа (иск, претензия и т.п.)\",\n" .
        "  \"applicant_name\": \"ФИО заявителя\",\n" .
        "  \"document_client_name\": \"Название или ФИО ответчика\",\n" .
        "  \"region\": \"Регион проживания заявителя\",\n" .
        "  \"city\": \"Город (или населённый пункт)\",\n" .
        "  \"claim_type\": \"Тип требований (например: возврат, компенсация, расторжение)\",\n" .
        "  \"claim_reason\": \"Причина требований (например: неоказание услуги, нарушение условий)\",\n" .
        "  \"evidence_summary\": [\n" .
        "     {\"name\": \"Название документа\", \"content\": \"Краткое описание сути\"},\n" .
        "     {\"name\": \"...\", \"content\": \"...\"}\n" .
        "  ],\n" .
        "  \"is_pretension_sent\": true,\n" .
        "  \"has_contract\": true,\n" .
        "  \"has_payment_proof\": true,\n" .
        "  \"has_training_access\": true,\n" .
        "  \"nsfw_alert\": false\n" .
        "}\n\n" .
        "Если информация отсутствует, указывай `null`, но не оставляй поле пустым.\n" .
        "Если данные спорные, делай наиболее вероятное предположение на основе документов.",
    "tool_resources" => [
        "file_search" => [
            "vector_store_ids" => [$vectorStoreId]
        ]
    ]
];

  
               $payloadJson = json_encode($payload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($payloadJson === false) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка кодирования JSON: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    // ✅ Отправляем запрос на запуск Run
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/runs",
        CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/runs",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payloadJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $structuredData = json_decode($response, true);
    if (!$structuredData || !isset($structuredData['id'])) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка запуска Run. Ответ: " . $response);
        return null;
    }

    $runId = $structuredData['id'];
    logMessage("[INFO] 🔄 GPT-4 начал обработку запроса. run_id: $runId");

    // 🔄 Ожидаем завершения обработки (до 300 сек)
    $maxWaitTime = 300;
    $waitTime = 0;
    $sleepInterval = 3;

    while ($waitTime < $maxWaitTime) {
        sleep($sleepInterval);
        $waitTime += $sleepInterval;

        if ($waitTime > 60) {
            $sleepInterval = 5;
        }

        logMessage("[INFO] ⏳ GPT-4 всё ещё обрабатывает запрос... Оставшееся время: " . ($maxWaitTime - $waitTime) . " сек.");

        // ✅ Запрашиваем статус
        $curl = curl_init();
        curl_setopt_array($curl, [
            //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/runs/$runId",
            CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/runs/$runId",
            CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
            CURLOPT_HTTPHEADER => [
                "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
                "OpenAI-Beta: assistants=v2"
            ]
        ]);
        $statusResponse = curl_exec($curl);
        curl_close($curl);

        $statusData = json_decode($statusResponse, true);
        if (isset($statusData['status']) && $statusData['status'] === 'completed') {
            logMessage("[INFO] ✅ GPT-4 завершил обработку запроса.");
            break;
        }
    }

    if ($waitTime >= $maxWaitTime) {
        logMessage("[ERROR] ❌ GPT-4 не завершил обработку за $maxWaitTime секунд.");
        return null;
    }

    // ✅ Запрашиваем сообщения (финальный ответ)
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
        CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/messages",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);
    $finalResponse = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $finalData = json_decode($finalResponse, true);
    if (!$finalData || !isset($finalData['data'][0]['content'])) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка парсинга финального ответа. Ответ: " . $finalResponse);
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] ✅ Полученный JSON от GPT-4: " . json_encode($finalData, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
    
    
    // ✅ Парсим и проверяем JSON
    $parsedJson = extractCleanJsonFromGPT($finalData['data'][0]['content']);

   // $parsedJson = json_decode($finalData['data'][0]['content'], true);

    // Функция: проверка, считается ли поле "пустым"
    function isEmptyGPTField($value) {
        return !isset($value) || $value === null || trim($value) === '' || $value === 'null';
    }
    
    if (!is_array($parsedJson)) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ответ GPT-4 не содержит корректный JSON.");
        return null;
    }
    
    // Проверим ключевые поля
    $missingFields = [];
    foreach (['category', 'facts_short', 'facts_full'] as $key) {
        if (!array_key_exists($key, $parsedJson) || isEmptyGPTField($parsedJson[$key])) {
            $missingFields[] = $key;
        }
    }
    
    // Если какие-то поля действительно пустые – повторный запрос
    if (!empty($missingFields)) {
        logMessage("[WARNING] ⚠️ Не заполнены ключевые поля: " . implode(', ', $missingFields) . ". Отправляем повторный запрос...");
        return extractCaseDetailsWithGPT(
            $threadId,
            $assistantId,
            $vectorStoreId,
            "Некоторые ключевые параметры (" . implode(', ', $missingFields) . ") не были указаны. Уточни и исправь JSON, добавив недостающие значения."
        );
    }
    

    return [
        "json_data" => json_decode($finalData['data'][0]['content'], true) ?? [],
        "text_data" => $finalData['data'][0]['content'] ?? ''
    ];
}


//function analyzeDocumentWithAssistantStream($threadId, $assistantId, $vectorStoreId, $fileId, $content, $foundCases, $caseId)
function analyzeDocumentWithAssistantStream($threadId, $assistantId, $vectorStoreId, $fileId, $parsedJson, $foundCases, $casedId)
 {
    // Логируем файлы из Vector Store перед анализом
   // logVectorStoreFiles($vectorStoreId);  // <-- Вставляем сюда вызов функции
   // checkFileStatus($vectorStoreId); // Проверяем статус файлов

    logMessage("🔹 Начинаем финальный анализ. Thread ID: $threadId, Vector Store ID: $vectorStoreId");

    // ✅ Загружаем файлы судебных решений
    $loadedCasesDescription = "";
    $newFileIds = [];
    
    foreach ($foundCases as $case) {
        $caseId = str_replace("/", "-", isset($case["case_id"]) ? $case["case_id"] : "Неизвестный ID");
        $court = isset($case["court"]) ? $case["court"] : "Неизвестный суд";
        $decision = isset($case["court_decision"]) ? $case["court_decision"] : "Текст решения отсутствует";
        $filePath = "/var/www/fastuser/data/www/crm.clientright.ru/aiassist/temp/case_$caseId.txt";
    
        file_put_contents($filePath, "Дело ID: $caseId\nСуд: $court\n\n$decision");
        $fileOpenAIId = uploadFileToOpenAI($filePath);
    
        if (!$fileOpenAIId) {
            logMessage("❌ Ошибка загрузки файла $filePath в OpenAI.");
            continue;
        }
    
        $newFileIds[] = $fileOpenAIId;
        $loadedCasesDescription .= "- Дело ID: $caseId (суд: $court)\n";
    }
    

   /* $loadedCasesDescription = "";
    $newFileIds = [];
    foreach ($foundCases as $case) {
        $caseId = str_replace("/", "-", isset($case["case_id"]) ? $case["case_id"] : "Неизвестный ID");
        $court = isset($case["court"]) ? $case["court"] : "Неизвестный суд";
        $decision = isset($case["court_decision"]) ? $case["court_decision"] : "Текст решения отсутствует";
        $filePath = "/var/www/fastuser/data/www/crm.clientright.ru/aiassist/temp/case_$caseId.txt";

        file_put_contents($filePath, "Дело ID: $caseId\nСуд: $court\n\n$decision");
        $fileOpenAIId = uploadFileToOpenAI($filePath);
        $loadedCasesDescription .= "- Дело ID: $caseId (суд: $court)\n";


        if (!$fileOpenAIId) {
            logMessage("❌ Ошибка загрузки файла $filePath в OpenAI.");
            continue;
        }
        $newFileIds[] = $fileOpenAIId;
    }
       */
    if (empty($newFileIds)) {
        logMessage("❌ Ошибка: Не удалось загрузить ни одно судебное решение!");
        return null;
    }

    // ✅ Дозагружаем файлы в Vector Store
    foreach ($newFileIds as $newFileId) {
        if (!addFileToVectorStore($vectorStoreId, $newFileId)) {
            logMessage("❌ Ошибка добавления файла $newFileId в Vector Store!");
            return null;
        }
    }
    logMessage("✅ Файлы добавлены в Vector Store ID: $vectorStoreId");

    // ✅ Ожидаем 2 минуты для индексации
    logMessage("⏳ Ожидаем 2 минуты, пока `Vector Store` индексируется...");
    sleep(120);

    // ✅ Проверяем статус индексации
    $vectorStoreStatus = getVectorStoreStatus($vectorStoreId);
    if ($vectorStoreStatus !== "ready") {
        logMessage("⚠️ Vector Store не завершил индексацию, но продолжаем анализ.");
    }

    // ✅ Формируем промпт
    if (!$parsedJson || !is_array($parsedJson)) {
        logMessage("❌ Ошибка: parsedJson пуст или некорректен!");
        die("Ошибка: некорректный ответ GPT-4 (parsedJson).");
    }
    
    if (!empty($loadedCasesDescription)) {
        $loadedCasesText = "📚 В Vector Store загружены судебные решения:\n$loadedCasesDescription\nИспользуй их для анализа судебной практики, укажи, какие из них релевантны и почему.";
        } else {
        $loadedCasesText = "📚 В Vector Store могут содержаться судебные решения. Используй их при анализе, если найдёшь релевантные.";
        }

    $userMessage = buildReportPromptFromJson($parsedJson, $vectorStoreId, $loadedCasesText);

 /*   $userMessage = "🔹 Этап 1: Анализ документов по обращению в Клиентправ\n\n" .
    "Все документы для анализа находятся в Vector Store ID: $vectorStoreId.\n" .
    "Текст OCR не предоставлен напрямую — все необходимые данные нужно извлечь из документов в Vector Store.\n\n" .
    "📌 Выполни следующее:\n" .
    "1️⃣ Найди все документы, относящиеся к делу заявителя (исковые, договор, чеки, претензии и пр.). Исключи из анализа судебные акты (`case_*.txt`).\n" .
    "2️⃣ Для каждого документа:\n" .
    "   • Укажи его название или тип (если доступно)\n" .
    "   • Есть ли читаемый текст? (если нет — отметь, что требуется OCR)\n" .
    "   • Выведи 200 первых знаков (если доступно)\n\n" .
    

    "📋 Извлеки обобщённую информацию:\n" .
    "• ФИО истца и регион (если указано)\n" .
    "• Ответчика (юрлицо, ИП, госорган — по возможности уточни)\n" .
    "• Суть спора (в 2–3 предложениях)\n" .
    "• Сумма исковых требований (если можно установить)\n" .
    "• Какие ключевые документы отсутствуют, повреждены или не читаются\n\n" .

    "❗ Не анализируй судебные решения на этом этапе. Только документы по конкретному делу заявителя.";
*/
    logMessage("📡 Финальный промпт для GPT-4:\n" . $userMessage);

    // ✅ Отправляем сообщение в тред перед `run`
    $messagePayload = [
        "role" => "user",
        "content" => $userMessage
    ];

    $messageJson = json_encode($messagePayload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($messageJson === false) {
        logMessage("❌ Ошибка кодирования JSON: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
     //   CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
     CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/messages",  
     CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $messageJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);
    $messageResponse = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $messageData = json_decode($messageResponse, true);
    if (!$messageData || !isset($messageData['id'])) {
        logMessage("❌ Ошибка при отправке сообщения в тред. Ответ: " . $messageResponse);
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] ✅ Сообщение успешно добавлено в тред.");

    // ✅ Создаём `Run`
    $payload = [
        "assistant_id" => $assistantId,
        "tool_resources" => [
            "file_search" => [
                "vector_store_ids" => [$vectorStoreId]
            ]
        ]
    ];

    $payloadJson = json_encode($payload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($payloadJson === false) {
        logMessage("❌ Ошибка кодирования JSON: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    // ✅ Отправляем запрос на запуск `Run`
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/runs",
        CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/runs",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payloadJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $structuredData = json_decode($response, true);
    if (!$structuredData || !isset($structuredData['id'])) {
        logMessage("❌ Ошибка запуска Run. Ответ: " . $response);
        return null;
    }

    $runId = $structuredData['id'];
    logMessage("[INFO] 🔄 GPT-4 начал обработку запроса. run_id: $runId");

    // 🔄 Ожидаем завершения обработки
    if (!waitForRunCompletion($threadId, $runId)) {
        return null;
    }

    // ✅ Запрашиваем финальный ответ
    return fetchThreadMessages($threadId);
}


//олд
/*
function analyzeDocumentWithAssistantStream($threadId, $assistantId, $vectorStoreId, $fileId, $content, $foundCases, $casedId) {
    
    //logVectorStoreFiles($vectorStoreId); // Выводим информацию о всех файлах
    checkFileStatus($vectorStoreId); // Проверяем статус файлов
    
    logMessage("🔹 Начинаем финальный анализ. Thread ID: $threadId, Vector Store ID: $vectorStoreId");

    // ✅ Загружаем файлы судебных решений
    $newFileIds = [];
    foreach ($foundCases as $case) {
        $caseId = str_replace("/", "-", isset($case["case_id"]) ? $case["case_id"] : "Неизвестный ID");
        $court = isset($case["court"]) ? $case["court"] : "Неизвестный суд";
        $decision = isset($case["court_decision"]) ? $case["court_decision"] : "Текст решения отсутствует";
        $filePath = "/var/www/fastuser/data/www/crm.clientright.ru/aiassist/temp/case_$caseId.txt";

        file_put_contents($filePath, "Дело ID: $caseId\nСуд: $court\n\n$decision");
        $fileOpenAIId = uploadFileToOpenAI($filePath);

        if (!$fileOpenAIId) {
            logMessage("❌ Ошибка загрузки файла $filePath в OpenAI.");
            continue;
        }
        $newFileIds[] = $fileOpenAIId;
    }

    if (empty($newFileIds)) {
        logMessage("❌ Ошибка: Не удалось загрузить ни одно судебное решение!");
        return null;
    }

    // ✅ Дозагружаем файлы в Vector Store
    foreach ($newFileIds as $newFileId) {
        if (!addFileToVectorStore($vectorStoreId, $newFileId)) {
            logMessage("❌ Ошибка добавления файла $newFileId в Vector Store!");
            return null;
        }
    }
    logMessage("✅ Файлы добавлены в Vector Store ID: $vectorStoreId");

    // ✅ Ожидаем 2 минуты для индексации
    logMessage("⏳ Ожидаем 2 минуты, пока `Vector Store` индексируется...");
    sleep(120);

    // ✅ Проверяем статус индексации
    $vectorStoreStatus = getVectorStoreStatus($vectorStoreId);
    if ($vectorStoreStatus !== "ready") {
        logMessage("⚠️ Vector Store не завершил индексацию, но продолжаем анализ.");
    }

    
    $userMessage = "🔹 Этап 1: Анализ документов по обращению в Клиентправ\n\n" .
    "Все документы находятся в Vector Store ID: $vectorStoreId.\n" .
    "Документы представлены в различных форматах, включая PDF и изображения. Извлеки содержимое всех файлов в Vector Store, включая текст и изображения (с помощью OCR, если требуется).\n\n" .
    
    "📌 Выполни следующее:\n" .
    "1️⃣ Найди все документы, относящиеся к делу заявителя (исковые, договор, чеки, претензии и пр.). Исключи из анализа судебные акты (`case_*.txt`).\n" .
    "2️⃣ Для каждого документа, извлечённого из Vector Store:\n" .
    "   • Укажи его название или тип (если доступно)\n" .
    "   • Есть ли читаемый текст? (если нет — отметь, что требуется OCR)\n" .
    "   • Если документ является изображением в PDF (например, скан чека, договора, скриншот), опиши, что видно, и извлеки текст через OCR, если это возможно\n\n" .
    
    "📋 Извлеки обобщённую информацию:\n" .
    "• ФИО истца и регион (если указано)\n" .
    "• Ответчика (юрлицо, ИП, госорган — по возможности уточни)\n" .
    "• Суть спора (в 2–3 предложениях)\n" .
    "• Сумма исковых требований (если можно установить)\n" .
    "• Какие ключевые документы отсутствуют, повреждены или не читаются\n\n" .
    
    "❗ Не анализируй судебные решения на этом этапе. Только документы по конкретному делу заявителя.";
    
    
    logMessage("📡 Финальный промпт для GPT-4:\n" . $userMessage);

    // ✅ Отправляем сообщение в тред перед `run`
    $messagePayload = [
        "role" => "user",
        "content" => $userMessage
    ];

    $messageJson = json_encode($messagePayload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($messageJson === false) {
        logMessage("❌ Ошибка кодирования JSON: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    logMessage("📤 Что мы отправляем в GPT:");

 logMessage("📄 OCR / Content:\n" . mb_substr($content, 0, 2000, 'UTF-8') . (strlen($content) > 2000 ? "\n... (обрезано)" : ""));

 logMessage("📁 Загруженные судебные решения:");
  foreach ($foundCases as $case) {
    $id = $case['case_id'] ?? '???';
    $court = $case['court'] ?? 'не указан';
    $text = mb_substr(($case['court_decision'] ?? ''), 0, 200, 'UTF-8');
    logMessage("- 📌 Дело: $id | Суд: $court | Фрагмент: $text...");
 }

  logMessage("📚 Vector Store ID: $vectorStoreId");

 logMessage("📨 Полный промпт (ссылки, задачи, всё):\n" . $userMessage);


    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $messageJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
                "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);
    $messageResponse = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $messageData = json_decode($messageResponse, true);
    if (!$messageData || !isset($messageData['id'])) {
        logMessage("❌ Ошибка при отправке сообщения в тред. Ответ: " . $messageResponse);
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] ✅ Сообщение успешно добавлено в тред.");

    // ✅ Создаём `Run`
    $payload = [
        "assistant_id" => $assistantId,
        "tool_resources" => [
            "file_search" => [
                "vector_store_ids" => [$vectorStoreId]
            ]
        ]
    ];

    $payloadJson = json_encode($payload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($payloadJson === false) {
        logMessage("❌ Ошибка кодирования JSON: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    // ✅ Отправляем запрос на запуск `Run`
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/runs",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payloadJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
                "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $structuredData = json_decode($response, true);
    if (!$structuredData || !isset($structuredData['id'])) {
        logMessage("❌ Ошибка запуска Run. Ответ: " . $response);
        return null;
    }

    $runId = $structuredData['id'];
    logMessage("[INFO] 🔄 GPT-4 начал обработку запроса. run_id: $runId");

    // 🔄 Ожидаем завершения обработки
    if (!waitForRunCompletion($threadId, $runId)) {
        return null;
    }

    // ✅ Запрашиваем финальный ответ
    return fetchThreadMessages($threadId);
}
*/

 /*  $userMessage = "🔹 Отчет об анализе обращения в Клиентправ\n\n" .
"📜 **Текст обращения и приложенные документы (OCR-распознанный текст из PDF):**\n" .
"\"$content\"\n\n" .

"⚖ **Дополнительно загруженные документы в Vector Store (включая судебные акты):**\n" .
"- Дозагружены в Vector Store ID: $vectorStoreId.\n\n" .

"📢 **Задача для GPT-4:**\n" .
"1️⃣ **Проанализируй ВСЕ документы (из `$content` и `$vectorStoreId`).**\n" .
"   - Если документ уже есть в `$content`, используй его текст.\n" .
"   - Если документ есть только в Vector Store, проанализируй его содержимое отдельно.\n" .
"   - Не дублируй информацию, если один и тот же документ встречается и в `$content`, и в Vector Store.\n\n" .

"2️⃣ **Извлеки данные об истце и ответчике.**\n" .
"   - Укажи ФИО истца и его регион проживания.\n" .
"   - Определи ответчика (юридическое лицо, ИП или госорган).\n\n" .

"3️⃣ **Определи сумму исковых требований.**\n" .
"   - Если сумма фигурирует в чеках или договорах, **подтверди её документами**.\n" .
"   - Если сумма не указана, укажи, какие документы нужны для уточнения.\n\n" .

"4️⃣ **Анализ представленных доказательств (не включая судебные решения).**\n" .
"   - Перечисли все представленные документы (за исключением судебных решений).\n" .
"   - Для каждого укажи его содержание и значимость.\n" .
"   - Если текст не распознан, укажи, что требуется OCR или иной метод анализа.\n\n" .

"5️⃣ **Применимые нормы права.**\n" .
"   - Приведи законы и статьи, регулирующие этот спор.\n" .
"   - Включи ссылки на ГК РФ и Закон о защите прав потребителей.\n\n" .

"6️⃣ **Используй загруженные судебные решения из Vector Store как прецеденты.**\n" .
"   - **Судебные решения находятся в файлах `case_{номер_дела}.txt`.**\n" .
"   - **Они используются ТОЛЬКО как прецеденты**, не как доказательства по данному делу.\n" .
"   - Проанализируй их и выбери те, которые наиболее релевантны к данному спору.\n" .
"   - Укажи номер дела, суд, дату рассмотрения и результат.\n" .
"   - Объясни, почему суд принял то или иное решение и как это может повлиять на рассматриваемый случай.\n\n" .

"7️⃣ **Разделяй документы по категориям.**\n" .
"   - **Документы по текущему делу:** договор, чеки, претензии и т. д.\n" .
"   - **Судебные акты:** файлы `case_{номер_дела}.txt`, которые используются только для анализа прецедентов.\n\n" .

"8️⃣ **Риски и слабые места.**\n" .
"   - Укажи, какие слабые места есть в позиции заявителя.\n" .
"   - Например: отсутствие доказательств, частично оказанные услуги, спорные суммы.\n" .
"   - Если доказательств не хватает, укажи, что необходимо запросить.\n\n" .

"9️⃣ **Прогноз вероятности успеха.**\n" .
"   - Укажи, с какой вероятностью суд удовлетворит иск (в %).\n" .
"   - Обоснуй, от чего зависит исход дела.\n\n" .

"🔟 **Формирование процессуальных документов.**\n" .
"   - Подготовь ссылки на документы:\n" .
"   - 📄 [Отчет](https://crm.clientright.ru/docs/cases/$casedId/report.txt)\n" .
"   - 📄 [Претензия](https://crm.clientright.ru/docs/cases/$casedId/claim.docx)\n" .
"   - 📄 [Жалоба](https://crm.clientright.ru/docs/cases/$casedId/complaint.docx)\n" .
"   - 📄 [Иск](https://crm.clientright.ru/docs/cases/$casedId/lawsuit.docx)\n\n" .

"📌 **ВАЖНО:**\n" .
"- **Если документ уже есть в `$content`, не дублируй его анализ из Vector Store.**\n" .
"- **Если в Vector Store есть документы, которых нет в `$content`, анализируй их.**\n" .
"- **Судебные акты (файлы `case_{номер_дела}.txt`) используются ТОЛЬКО как прецеденты.**\n" .
"- **Не включай судебные решения в доказательства по делу.**\n" .
"- **Всегда проверяй, есть ли текст в документах (даже если он не загружен сразу).**\n" .
"- **Приводи примеры судебных решений с номерами и анализом дела.**\n" .
"- **Делай чёткие выводы: какие документы нужны, что доказывает истец, что может возразить ответчик.**\n";

*/

// нью
/*
function analyzeDocumentWithAssistantStream($threadId, $assistantId, $vectorStoreId, $fileId, $content, $foundCases, $casedId) {
    logMessage("🔹 Начинаем финальный анализ. Thread ID: $threadId, Vector Store ID: $vectorStoreId");

    // Загружаем файлы судебных решений
    $newFileIds = [];
    foreach ($foundCases as $case) {
        $caseIdSafe = str_replace("/", "-", $case["case_id"] ?? "Неизвестный ID");
        $court = $case["court"] ?? "Неизвестный суд";
        $decision = $case["court_decision"] ?? "Текст решения отсутствует";
        $filePath = "/var/www/fastuser/data/www/crm.clientright.ru/aiassist/temp/case_$caseIdSafe.txt";

        file_put_contents($filePath, "Дело ID: $caseIdSafe\nСуд: $court\n\n$decision");
        $fileOpenAIId = uploadFileToOpenAI($filePath);

        if (!$fileOpenAIId) {
            logMessage("❌ Ошибка загрузки файла $filePath в OpenAI.");
            continue;
        }
        $newFileIds[] = $fileOpenAIId;
    }

    if (empty($newFileIds)) {
        logMessage("❌ Ошибка: Не удалось загрузить ни одно судебное решение!");
        return null;
    }

    // Дозагружаем файлы в Vector Store
    foreach ($newFileIds as $newFileId) {
        if (!addFileToVectorStore($vectorStoreId, $newFileId)) {
            logMessage("❌ Ошибка добавления файла $newFileId в Vector Store!");
            return null;
        }
    }
    logMessage("✅ Файлы добавлены в Vector Store ID: $vectorStoreId");

    // Ожидаем индексацию
    logMessage("⏳ Ожидаем 2 минуты, пока `Vector Store` индексируется...");
    sleep(120);

    $vectorStoreStatus = getVectorStoreStatus($vectorStoreId);
    if ($vectorStoreStatus !== "ready") {
        logMessage("⚠️ Vector Store не завершил индексацию, но продолжаем анализ.");
    }

    // Формируем промпт
    $userMessage = "🔹 Финальный анализ обращения в Клиентправ\n\n" .
        "📜 **Текст обращения и документы:**\n" .
        "\"$content\"\n\n" .
        "⚖ **Дополнительные документы в Vector Store:**\n" .
        "- ID: $vectorStoreId (включает судебные акты в формате `case_{номер_дела}.txt`).\n\n" .
        "📢 **Задача:**\n" .
        "Проанализируй ВСЕ документы из `$content` и `$vectorStoreId` и предоставь полный текстовый отчёт по пунктам ниже. " .
        "Не пиши 'требуется уточнение' или 'нужна ручная проверка' — извлекай данные сам из всех доступных файлов. " .
        "Если информация отсутствует, пиши 'не указано'. Ответ должен быть чётким, без лишних пояснений вне структуры.\n\n" .
        "1️⃣ **Данные об истце и ответчике:**\n" .
        "- ФИО истца и регион проживания.\n" .
        "- Название/ФИО ответчика и тип (юрлицо, ИП, госорган).\n\n" .
        "2️⃣ **Сумма исковых требований:**\n" .
        "- Укажи сумму и документ, где она указана.\n" .
        "- Если суммы нет, пиши 'не указано'.\n\n" .
        "3️⃣ **Анализ доказательств (кроме судебных решений):**\n" .
        "- Перечисли документы из `$content` и `$vectorStoreId` (кроме `case_*.txt`).\n" .
        "- Для каждого: название, краткое содержание, значимость.\n\n" .
        "4️⃣ **Применимые нормы права:**\n" .
        "- Укажи статьи из ГК РФ и Закона о защите прав потребителей, которые подходят.\n\n" .
        "5️⃣ **Судебные прецеденты:**\n" .
        "- Проанализируй файлы `case_{номер_дела}.txt` из `$vectorStoreId`.\n" .
        "- Для каждого: номер дела, суд, дата, результат, почему релевантно.\n" .
        "- Используй их ТОЛЬКО как прецеденты, а не доказательства.\n\n" .
        "6️⃣ **Риски и слабые места:**\n" .
        "- Укажи конкретные проблемы в позиции истца (например, отсутствие доказательств).\n\n" .
        "7️⃣ **Прогноз вероятности успеха:**\n" .
        "- Оцени в процентах на основе документов и прецедентов.\n" .
        "- Объясни, от чего зависит исход.\n\n" .
        "📌 **Инструкции:**\n" .
        "- Обрабатывай ВСЕ файлы из `$content` и `$vectorStoreId`. Не дублируй данные.\n" .
        "- Судебные акты (`case_*.txt`) — только для прецедентов.\n" .
        "- Если текст не читаем, пиши 'текст не распознан' в содержании документа.\n" .
        "- Отвечай строго по структуре, без лишних фраз.";

    logMessage("📡 Финальный промпт для GPT-4:\n" . $userMessage);

    // Отправляем сообщение в тред
    $messagePayload = [
        "role" => "user",
        "content" => $userMessage
    ];

    $messageJson = json_encode($messagePayload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($messageJson === false) {
        logMessage("❌ Ошибка кодирования JSON: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/messages",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $messageJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);
    $messageResponse = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $messageData = json_decode($messageResponse, true);
    if (!$messageData || !isset($messageData['id'])) {
        logMessage("❌ Ошибка при отправке сообщения в тред. Ответ: " . $messageResponse);
        return null;
    }

    logMessage("[INFO] ✅ Сообщение успешно добавлено в тред.");

    // Создаём Run
    $payload = [
        "assistant_id" => $assistantId,
        "tool_resources" => [
            "file_search" => [
                "vector_store_ids" => [$vectorStoreId]
            ]
        ]
    ];

    $payloadJson = json_encode($payload, JSON_UNESCAPED_UNICODE);
    if ($payloadJson === false) {
        logMessage("❌ Ошибка кодирования JSON: " . json_last_error_msg());
        return null;
    }

    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$threadId/runs",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payloadJson,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    $structuredData = json_decode($response, true);
    if (!$structuredData || !isset($structuredData['id'])) {
        logMessage("❌ Ошибка запуска Run. Ответ: " . $response);
        return null;
    }

    $runId = $structuredData['id'];
    logMessage("[INFO] 🔄 GPT-4 начал обработку запроса. run_id: $runId");

    // Ожидаем завершения обработки
    if (!waitForRunCompletion($threadId, $runId)) {
        return null;
    }

    // Запрашиваем финальный ответ
    $finalResponse = fetchThreadMessages($threadId);
    if (!$finalResponse || !isset($finalResponse['data']) || empty($finalResponse['data'])) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Ошибка парсинга финального ответа. Ответ: " . json_encode($finalResponse, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return null;
    }

    // Извлекаем текст из ответа ассистента
    $assistantMessage = null;
    foreach ($finalResponse['data'] as $message) {
        if ($message['role'] === 'assistant' && isset($message['content'][0]['text']['value'])) {
            $assistantMessage = $message;
            break;
        }
    }

    if (!$assistantMessage) {
        logMessage("[ERROR] ❌ Нет ответа от ассистента. Полный ответ: " . json_encode($finalResponse, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return null;
    }

    $finalText = $assistantMessage['content'][0]['text']['value'];
    logMessage("[INFO] ✅ Финальный текстовый отчёт:\n" . $finalText);
    return $finalText;
}

*/
  function analyzeDocumentWithKnowledgeBase($knowledgeThreadId, $documentThreadId) {
    logMessage("📡 Начало анализа документов (новый тред `$documentThreadId`, база знаний `$knowledgeThreadId`)");

    $payload = json_encode([
        "role" => "user",
        "content" => [
            [
                "type" => "text",
                "text" => "Проанализируй документы в этом `thread_id` ($documentThreadId), " .
                          "используя законы из базы знаний (`thread_id` $knowledgeThreadId). " .
                          "Отвечай исключительно на основе информации из базы знаний."
            ]
        ]
    ]);

    logMessage("📡 Отправляем запрос в API с `thread_id` базы знаний `$knowledgeThreadId` " .
               "и `thread_id` с новыми документами `$documentThreadId`");
    logMessage("📄 JSON-запрос:\n" . $payload);

    $ch = curl_init();
    curl_setopt_array($ch, [
        //CURLOPT_URL => "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/threads/$documentThreadId/messages",
        CURLOPT_URL => OPENAI_THREADS_API . "/$threadId/messages",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            'Authorization: Bearer ' . OPENAI_API_KEY,
            'Content-Type: application/json',
                "OpenAI-Beta: assistants=v2"
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($ch);
    $httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
    $curlError = curl_error($ch);
    curl_close($ch);

    if ($curlError) {
        logMessage("❌ Ошибка cURL при анализе: $curlError");
        die("❌ Ошибка cURL при анализе: $curlError\n");
    }

    logMessage("📡 Ответ API (HTTP $httpCode): $response");

    $decoded = json_decode($response, true);
    if ($httpCode !== 200 || !isset($decoded['data'])) {
        logMessage("❌ Ошибка анализа! API ответил: " . json_encode($decoded, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        die("❌ Ошибка анализа! Ответ API: " . json_encode($decoded, JSON_UNESCAPED_UNICODE) . "\n");
    }

    logMessage("✅ Анализ завершён! Получен ответ от ассистента.");
    return end($decoded['data'])['content']; // Получаем последний ответ ассистента
}

?>