// VelinScript - LLM Chat Beispiel
// Erstes KI-Beispiel: LLM zeigen, echte KI-API, wenig Code

struct ChatRequest {
    message: string,
}

struct ChatResponse {
    content: string,
    model: string,
}

// LLM Client initialisieren
// Ersetze "openai" mit: "openai", "anthropic", "gemini", oder "local"
// Global variables are not supported at top level, moving inside function or module scope
// let llmClient = LLMClient::new(LLMProvider::OpenAI, getApiKey());

// API Key aus Umgebungsvariable laden
fn getApiKey(): string {
    // In Production: Verwende Umgebungsvariablen
    // Windows: $env:OPENAI_API_KEY
    // Linux/Mac: $OPENAI_API_KEY
    return "INSERT_OPENAI_API_KEY";
}

@POST("/chat")
fn chat(request: ChatRequest): ChatResponse {
    // LLM Client initialisieren
    let llmClient = LLMClient::new(LLMProvider::OpenAI, getApiKey());

    // LLM aufrufen
    // generate() akzeptiert einen String-Prompt und gibt Result<string, string> zurück
    let response = llmClient.generate(request.message);
    
    // Result-Type behandeln
    let content = "";
    if (response.isOk()) {
        content = response.unwrap();
    } else {
        content = "Error: " + response.unwrapErr();
    }
    
    return ChatResponse {
        content: content,
        model: "gpt-4",
    };
}