Socialmedia_Julien/lib/services/post_creation_service.dart

import 'dart:convert';
import 'package:http/http.dart' as http;

/// Définit un contrat pour tout service capable de générer des idées de posts.
abstract class PostCreationService {
  Future<List<String>> generatePostIdeas({
    required String base64Image,
    required String profession,
    required String tone,
  });
}

/// L'implémentation Ollama de ce service.
class OllamaPostCreationService implements PostCreationService {
  final String _apiUrl = 'http://192.168.20.200:11434/api/generate';
  final String _visionModel = 'llava:7b';

  // --- DÉBUT DE L'UNIQUE ET CORRECTE MÉTHODE ---
  @override
  @override
  Future<List<String>> generatePostIdeas({
    required String base64Image,
    required String profession,
    required String tone,
  }) async {
    final requestPrompt = '''
  You are a social media expert.
  Act as a "$profession".
  Analyze the image.
  Generate 3 short and engaging social media post ideas in french with a "$tone" tone.
  
  IMPORTANT:
  Your output MUST be a valid JSON array of objects, where each object has a "text" key.
  - DO NOT add any markdown like ```json or ```.
  - DO NOT add any text before or after the JSON array.
  - Ensure all strings inside the JSON are properly escaped (especially newlines \n).

  Example of a perfect response:
  [{"text": "idée 1"}, {"text": "idée 2"}, {"text": "idée 3"}]
  ''';

    final requestBody = {
      'model': _visionModel,
      'prompt': requestPrompt,
      'images': [base64Image],
      'stream': false,
      'format': 'json',
    };

    try {
      print('[OllamaPostCreationService] 🚀 Appel pour générer des idées...');
      final response = await http.post(
        Uri.parse(_apiUrl),
        headers: {'Content-Type': 'application/json'},
        body: jsonEncode(requestBody),
      ).timeout(const Duration(minutes: 3));

      if (response.statusCode == 200) {
        final responseData = jsonDecode(response.body);
        final rawResponse = (responseData['response'] as String? ?? '').trim();

        if (rawResponse.isEmpty) return ["Le modèle n'a retourné aucune réponse."];

        // La ligne "cleanedResponse" inutile a été supprimée ici.

        try {
          final startIndex = rawResponse.indexOf('[');
          final endIndex = rawResponse.lastIndexOf(']');

          if (startIndex != -1 && endIndex > startIndex) {
            final jsonArrayString = rawResponse.substring(startIndex, endIndex + 1);

            // On tente le parsing
            final jsonList = jsonDecode(jsonArrayString) as List;

            // Logique de parsing pour une liste d'objets
            return jsonList.map((item) {
              if (item is Map<String, dynamic> && item.containsKey('text')) {
                return item['text'].toString();
              }
              return 'Format de l\'idée inattendu';
            })
                .where((text) => text != 'Format de l\'idée inattendu')
                .toList();

          } else {
            // Le modèle a répondu mais sans tableau JSON
            throw const FormatException("Aucun tableau JSON '[]' trouvé dans la réponse.");
          }
        } catch (e) {
          // C'EST ICI QUE VOTRE ERREUR SE PRODUIT
          print('[OllamaPostCreationService] ❌ Erreur de parsing JSON.');
          // AJOUT : Logguer l'erreur spécifique pour savoir POURQUOI le JSON est invalide
          print('[OllamaPostCreationService] ❌ Erreur spécifique : ${e.toString()}');
          print('[OllamaPostCreationService] ❌ Réponse brute : "$rawResponse"');
          return ["Le format de la réponse de l'IA est inattendu."];
        }

      } else {
        throw Exception('Erreur Ollama (generatePostIdeas) ${response.statusCode}: ${response.body}');
      }
    } catch (e) {
      print('[OllamaPostCreationService] ❌ Exception : ${e.toString()}');
      rethrow;
    }
  }
}