"""Testes da identidade real do embedder.

O bug que estes testes impedem: o modelo configurado falha ao carregar, o código
cai num embedder determinístico sem semântica, e `/api/status` continua
reportando o nome do modelo configurado. O operador vê "MiniLM" enquanto a busca
é bag-of-hashes — exatamente a falha que passou despercebida com torch 2.5.1 +
transformers 5.x.
"""

from __future__ import annotations

import sys
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))

from app.embedding import HashEmbedder, SentenceTransformerEmbedder  # noqa: E402


def test_hash_embedder_reports_itself_as_hash():
    """O nome precisa deixar óbvio que não há semântica nenhuma."""
    embedder = HashEmbedder(dimensions=32)

    assert "hash" in embedder.name.lower()


def test_hash_embedder_name_is_not_a_model_name():
    embedder = HashEmbedder(dimensions=32)

    assert "minilm" not in embedder.name.lower()
    assert "e5" not in embedder.name.lower()


def test_sentence_transformer_embedder_reports_the_model_name():
    class FakeModel:
        def get_sentence_embedding_dimension(self) -> int:
            return 8

    embedder = SentenceTransformerEmbedder(
        "modelo-exemplo", module=_FakeModule(FakeModel())
    )

    assert embedder.name == "modelo-exemplo"


class _FakeModule:
    """Dublê do módulo sentence_transformers, para não baixar modelo em teste."""

    def __init__(self, model):
        self._model = model

    def SentenceTransformer(self, *args, **kwargs):  # noqa: N802 - imita a API
        return self._model