Rileva le coordinate di tutti i componenti di arredo del progetto di design illustrato nella piantina 3D allegata, compresi gli accessori. Scrivi le etichette in italiano. Riporta l'output in formato JSON  compatto.

Rileva le coordinate di tutti i componenti di arredo del progetto di design illustrato nella piantina 3D allegata, compresi gli accessori. Scrivi le etichette in italiano. Riporta l'output in formato JSON  compatto.

[
  {"label": "quadri", "box_3d": [271, 141, 438, 291]},
  {"label": "pianta", "box_3d": [234, 187, 421, 250]},
  {"label": "tavolo da pranzo", "box_3d": [302, 141, 438, 197]},
  {"label": "servizio di piatti", "box_3d": [260, 190, 262, 195]},
  {"label": "pianta", "box_3d": [314, 251, 403, 291]},
  {"label": "wc", "box_3d": [302, 414, 452, 483]},
  {"label": "lavabo", "box_3d": [234, 455, 327, 504]},
  {"label": "sgabelli da bar", "box_3d": [507, 519, 600, 570]},
  {"label": "lavandino da cucina", "box_3d": [317, 522, 462, 650]},
  {"label": "isola da cucina", "box_3d": [336, 493, 564, 683]},
  {"label": "tavolo da pranzo", "box_3d": [260, 340, 348, 387]},
  {"label": "mobiletto da cucina", "box_3d": [114, 616, 244, 784]},
  {"label": "armadi da cucina", "box_3d": [107, 520, 345, 784]},
  {"label": "fornello", "box_3d": [255, 594, 289, 667]},
  {"label": "scrivania", "box_3d": [341, 837, 464, 909]},
  {"label": "computer", "box_3d": [315, 863, 359, 899]},
  {"label": "tavolino", "box_3d": [687, 418, 823, 503]},
  {"label": "divano", "box_3d": [618, 232, 844, 438]},
  {"label": "lampada da terra", "box_3d": [382, 511, 528, 559]},
  {"label": "lampada da terra", "box_3d": [516, 376, 740, 472]},
  {"label": "quadri", "box_3d": [236, 185, 421, 250]},
  {"label": "piante", "box_3d": [401, 511, 588, 566]},
  {"label": "wc", "box_3d": [302, 414, 452, 483]},
  {"label": "pianta", "box_3d": [234, 455, 327, 504]},
  {"label": "tavolo", "box_3d": [577, 700, 721, 809]}
]

[
  {"label": "quadri", "box_3d": [271, 141, 438, 291]},
  {"label": "pianta", "box_3d": [234, 187, 421, 250]},
  {"label": "tavolo da pranzo", "box_3d": [302, 141, 438, 197]},
  {"label": "servizio di piatti", "box_3d": [260, 190, 262, 195]},
  {"label": "pianta", "box_3d": [314, 251, 403, 291]},
  {"label": "wc", "box_3d": [302, 414, 452, 483]},
  {"label": "lavabo", "box_3d": [234, 455, 327, 504]},
  {"label": "sgabelli da bar", "box_3d": [507, 519, 600, 570]},
  {"label": "lavandino da cucina", "box_3d": [317, 522, 462, 650]},
  {"label": "isola da cucina", "box_3d": [336, 493, 564, 683]},
  {"label": "tavolo da pranzo", "box_3d": [260, 340, 348, 387]},
  {"label": "mobiletto da cucina", "box_3d": [114, 616, 244, 784]},
  {"label": "armadi da cucina", "box_3d": [107, 520, 345, 784]},
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  {"label": "computer", "box_3d": [315, 863, 359, 899]},
  {"label": "tavolino", "box_3d": [687, 418, 823, 503]},
  {"label": "divano", "box_3d": [618, 232, 844, 438]},
  {"label": "lampada da terra", "box_3d": [382, 511, 528, 559]},
  {"label": "lampada da terra", "box_3d": [516, 376, 740, 472]},
  {"label": "quadri", "box_3d": [236, 185, 421, 250]},
  {"label": "piante", "box_3d": [401, 511, 588, 566]},
  {"label": "wc", "box_3d": [302, 414, 452, 483]},
  {"label": "pianta", "box_3d": [234, 455, 327, 504]},
  {"label": "tavolo", "box_3d": [577, 700, 721, 809]}
]

#---------------------------
# PROMPT DI SISTEMA
#---------------------------

# Per testare le richieste nel palyground copiare e incollare solamnete il testo


SYSTEM_PROMPT = """

# ISTRUZIONI PER IL MODELLO

Sei un esperto di architettura d'interni e riconoscimento di oggetti. Hai davanti un'immagine 3D dettagliata di un appartamento moderno. Il tuo compito è quello di:

1. Analizzare l’ambiente rappresentato.
2. Identificare ogni elemento di arredamento (es. divani, tavoli, sedie, lampade, piante, elettrodomestici, decorazioni, mobili da cucina, ecc.).
3. Restituire ogni oggetto in un formato JSON strutturato e coerente con i campi richiesti.
4. Quando necessario, inferisci lo stile, il materiale, il colore e la quantità degli oggetti sulla base del contesto visivo e architettonico.
5. Ogni elemento deve essere descritto con precisione e con termini coerenti al linguaggio dell’interior design.
6. Ignora elementi strutturali come muri o porte, a meno che non siano parte dell’arredo o abbiano valenza estetica.
7. SOLO se richiesto  ESPLCITAMNETE riepiloga tutto in una tabella markdown. 

"""


#---------------------------
# PROMPT UTENTE
#---------------------------

USER_PROMPT_1 = """

# QUERY
## Hai davanti un'immagine 3D dettagliata di un ambiente domestico. Il tuo compito è:
1. Analizzare attentamente la scena raffigurata.
2. Riconoscere ogni elemento di arredamento o decorazione presente (es. mobili, complementi, lampade, elettrodomestici, oggetti funzionali e decorativi).
3. Restituire ogni oggetto in formato JSON strutturato seguendo lo schema fornito.
4. Per ogni oggetto, inferisci il più possibile:
- Nome descrittivo
- Tipologia (categoria)
- Quantità
- Ubicazione (nome ambiente o zona funzionale)
- Stile di design
- Colore dominante
- Materiale principale
- Note aggiuntive (funzione, disposizione, dettagli visivi o tecnici)
- NON RSTITUIRE SPIEGAZIONI, descrizioni testuali o altri output oltre al JSON.

"""

USER_PROMPT_2 = """

# QUERY
Riepiloga tutto in una tabella

"""

#---------------------------
# PROMPT DI SISTEMA
#---------------------------

# Per testare le richieste nel palyground copiare e incollare solamnete il testo


SYSTEM_PROMPT = """

# ISTRUZIONI PER IL MODELLO

Sei un esperto di architettura d'interni e riconoscimento di oggetti. Hai davanti un'immagine 3D dettagliata di un appartamento moderno. Il tuo compito è quello di:

1. Analizzare l’ambiente rappresentato.
2. Identificare ogni elemento di arredamento (es. divani, tavoli, sedie, lampade, piante, elettrodomestici, decorazioni, mobili da cucina, ecc.).
3. Restituire ogni oggetto in un formato JSON strutturato e coerente con i campi richiesti.
4. Quando necessario, inferisci lo stile, il materiale, il colore e la quantità degli oggetti sulla base del contesto visivo e architettonico.
5. Ogni elemento deve essere descritto con precisione e con termini coerenti al linguaggio dell’interior design.
6. Ignora elementi strutturali come muri o porte, a meno che non siano parte dell’arredo o abbiano valenza estetica.
7. SOLO se richiesto  ESPLCITAMNETE riepiloga tutto in una tabella markdown. 

"""


#---------------------------
# PROMPT UTENTE
#---------------------------

USER_PROMPT_1 = """

# QUERY
## Hai davanti un'immagine 3D dettagliata di un ambiente domestico. Il tuo compito è:
1. Analizzare attentamente la scena raffigurata.
2. Riconoscere ogni elemento di arredamento o decorazione presente (es. mobili, complementi, lampade, elettrodomestici, oggetti funzionali e decorativi).
3. Restituire ogni oggetto in formato JSON strutturato seguendo lo schema fornito.
4. Per ogni oggetto, inferisci il più possibile:
- Nome descrittivo
- Tipologia (categoria)
- Quantità
- Ubicazione (nome ambiente o zona funzionale)
- Stile di design
- Colore dominante
- Materiale principale
- Note aggiuntive (funzione, disposizione, dettagli visivi o tecnici)
- NON RSTITUIRE SPIEGAZIONI, descrizioni testuali o altri output oltre al JSON.

"""

USER_PROMPT_2 = """

# QUERY
Riepiloga tutto in una tabella

"""

pip install pydantic

pip install pydantic

# Importare le librerie
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
from datetime import datetime

#-------------------------------------
# CLASSI PER L'ANALISI DEL SENTIMEMNT
#-------------------------------------

class SentimentCharacteristic(BaseModel):
    characteristic: str = Field(..., description="Caratteristica menzionata nella richiesta (es. difettoso, utile)")
    type: str = Field(..., description="Tipo di caratteristica (es. positiva, negativa)")

class SentimentAnalysisResult(BaseModel):
    request_classification: str = Field(..., description="Classificazione della richiesta")
    title: str = Field(..., max_length=50, description="Titolo della richiesta (max 5 parole)")
    sentiment: str = Field(..., description="Tipo di sentimento identificato (es. Positivo, Negativo, Neutro)")
    anger_present: bool = Field(..., description="Indica se la richiesta esprime rabbia")
    product: str = Field(..., description="Nome del prodotto menzionato")
    characteristics: List[SentimentCharacteristic] = Field(..., description="Caratteristiche positive o negative identificate")
    confidence_sentiment: int = Field(..., ge=1, le=5, description="Grado di confidenza del sentimento su una scala da 1 a 5")
    confidence_anger: int = Field(..., ge=1, le=5, description="Grado di confidenza della presenza di rabbia su una scala da 1 a 5")
    additional_info: Optional[str] = Field(default=None, description="Informazioni aggiuntive per la classificazione della richiesta")

# Importare le librerie
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
from datetime import datetime

#-------------------------------------
# CLASSI PER L'ANALISI DEL SENTIMEMNT
#-------------------------------------

class SentimentCharacteristic(BaseModel):
    characteristic: str = Field(..., description="Caratteristica menzionata nella richiesta (es. difettoso, utile)")
    type: str = Field(..., description="Tipo di caratteristica (es. positiva, negativa)")

class SentimentAnalysisResult(BaseModel):
    request_classification: str = Field(..., description="Classificazione della richiesta")
    title: str = Field(..., max_length=50, description="Titolo della richiesta (max 5 parole)")
    sentiment: str = Field(..., description="Tipo di sentimento identificato (es. Positivo, Negativo, Neutro)")
    anger_present: bool = Field(..., description="Indica se la richiesta esprime rabbia")
    product: str = Field(..., description="Nome del prodotto menzionato")
    characteristics: List[SentimentCharacteristic] = Field(..., description="Caratteristiche positive o negative identificate")
    confidence_sentiment: int = Field(..., ge=1, le=5, description="Grado di confidenza del sentimento su una scala da 1 a 5")
    confidence_anger: int = Field(..., ge=1, le=5, description="Grado di confidenza della presenza di rabbia su una scala da 1 a 5")
    additional_info: Optional[str] = Field(default=None, description="Informazioni aggiuntive per la classificazione della richiesta")

# Visualizzare lo schema della classe  SentimentAnalysisResult
import json

print(json.dumps(SentimentAnalysisResult.model_json_schema(), indent=4))

# Visualizzare lo schema della classe  SentimentAnalysisResult
import json

print(json.dumps(SentimentAnalysisResult.model_json_schema(), indent=4))

#---------------------------
# RICHIESTE DI ASSISTENZA
#---------------------------

# Queste richieste rappresentano il prompt dell'utente da passare al modello

# Per testare le richieste nel palyground copiare e incollare solamnete il testo

richiesta_1= """ Volevo solo dirvi che il vaso che ho ordinato la settimana scorsa, il modello "Soffio di Primavera", è ancora più bello dal vivo che in foto sul sito! Si adatta perfettamente al mio soggiorno e ha ricevuto un sacco di complimenti.
L'imballaggio era fatto benissimo ed è arrivato tutto in perfette condizioni. Sono davvero contenta dell'acquisto!
"""

richiesta_2= """ Buongiorno, vorrei sapere se è possibile avere maggiori informazioni sul tavolino "Linee Essenziali" che ho aggiunto al carrello.
In particolare, mi interesserebbe conoscere il peso esatto e se il piano è resistente ai liquidi.
Non ho trovato queste specifiche nella descrizione del prodotto. Grazie.
"""

richiesta_3 = """Salve, ho ricevuto oggi la lampada da terra "Ombre Delicate" che avevo ordinato. Purtroppo, ho notato che la base presenta un graffio piuttosto evidente su un lato.
L'imballaggio esterno era integro, quindi credo sia un difetto pre-spedizione. Sono un po' deluso perché era un pezzo che desideravo molto.
Vorrei capire come posso procedere per la sostituzione
"""

richiesta_4 = """Ma è incredibile! Ho aspettato quasi due settimane per ricevere la libreria modulare "Spazio Vivo" e quando finalmente arriva, manca un intero ripiano! Ho controllato il manuale e la lista dei pezzi, e ne manca uno.
Ho già provato a contattarvi telefonicamente due volte, ma non risponde nessuno! Sono furioso per la vostra disorganizzazione e per il tempo che mi state facendo perdere. Pretendo che mi spediate immediatamente il pezzo mancante senza ulteriori spese!
"""

#---------------------------
# RICHIESTE DI ASSISTENZA
#---------------------------

# Queste richieste rappresentano il prompt dell'utente da passare al modello

# Per testare le richieste nel palyground copiare e incollare solamnete il testo

richiesta_1= """ Volevo solo dirvi che il vaso che ho ordinato la settimana scorsa, il modello "Soffio di Primavera", è ancora più bello dal vivo che in foto sul sito! Si adatta perfettamente al mio soggiorno e ha ricevuto un sacco di complimenti.
L'imballaggio era fatto benissimo ed è arrivato tutto in perfette condizioni. Sono davvero contenta dell'acquisto!
"""

richiesta_2= """ Buongiorno, vorrei sapere se è possibile avere maggiori informazioni sul tavolino "Linee Essenziali" che ho aggiunto al carrello.
In particolare, mi interesserebbe conoscere il peso esatto e se il piano è resistente ai liquidi.
Non ho trovato queste specifiche nella descrizione del prodotto. Grazie.
"""

richiesta_3 = """Salve, ho ricevuto oggi la lampada da terra "Ombre Delicate" che avevo ordinato. Purtroppo, ho notato che la base presenta un graffio piuttosto evidente su un lato.
L'imballaggio esterno era integro, quindi credo sia un difetto pre-spedizione. Sono un po' deluso perché era un pezzo che desideravo molto.
Vorrei capire come posso procedere per la sostituzione
"""

richiesta_4 = """Ma è incredibile! Ho aspettato quasi due settimane per ricevere la libreria modulare "Spazio Vivo" e quando finalmente arriva, manca un intero ripiano! Ho controllato il manuale e la lista dei pezzi, e ne manca uno.
Ho già provato a contattarvi telefonicamente due volte, ma non risponde nessuno! Sono furioso per la vostra disorganizzazione e per il tempo che mi state facendo perdere. Pretendo che mi spediate immediatamente il pezzo mancante senza ulteriori spese!
"""

#---------------------------
# PROMPT DI SISTEMA
#---------------------------

# Per testare il prompt di sistema nel palyground copiare e incollare solamnete il testo

system_prompt = """

# ISTRUZIONI  PER IL MODELLO

Sei un esperto analista di richieste dei clineti. Il tuo compito è analizzare le richieste degli utenti sguendo le seguneti istruzioni.

## Istruzioni per l'Analisi del sentiment

Analizza il seguente testo per inferire informazioni relative al sentimento del cliente.

1.  **Classificazione della richiesta** (`request_classification`): Classifica la richiesta come "Problema tecnico", "Richiesta di informazioni", "Richiesta di assistenza", "Feedback positivo" o simile.
2.  **Titolo** (`title`): Fornisci un titolo conciso che riassuma la richiesta in massimo cinque parole.
3.  **Sentiment** (`sentiment`): Determina se il sentimento è positivo, negativo o neutro.
4.  **Presenza di rabbia** (`anger_present`): Valuta se il testo esprime rabbia e fornisci una risposta "vero" o "falso".
5.  **Prodotto** (`product`): Identifica il nome del prodotto a cui si riferisce il cliente.
6.  **Caratteristiche** (`characteristics`): Elenca le caratteristiche positive o negative menzionate nel testo con la loro tipologia. Questo campo sarà una lista di oggetti JSON, dove ogni oggetto conterrà:
    * `characteristic`: La caratteristica menzionata.
    * `type`: Il tipo di sentimento associato alla caratteristica ("positiva" o "negativa").
7.  **Confidenza del sentimento** (`confidence_sentiment`): Indica il grado di confidenza sulla determinazione del sentimento su una scala da 1 a 5.
8.  **Confidenza della rabbia** (`confidence_anger`): Indica il grado di confidenza sulla valutazione della presenza di rabbia su una scala da 1 a 5.
9.  **Informazioni aggiuntive** (`additional_info`): Fornisci ulteriori dettagli utili per la classificazione della richiesta.

La richiesta di assistenza è la seguente:

"Sono rimasto estremamente soddisfatto della lampada da tavolo che ho acquistato. L'illuminazione è perfetta e si adatta benissimo al mio salotto. Ottimo prodotto!"

### Output atteso

Fornisci un output strutturato in formato JSON che includa:

```json
{
  "request_classification": "Feedback positivo",
  "title": "Soddisfatto della lampada",
  "sentiment": "positivo",
  "anger_present": "falso",
  "product": "lampada da tavolo",
  "characteristics": [
    {
      "characteristic": "illuminazione perfetta",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "si adatta benissimo",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "ottimo prodotto",
      "type": "positiva"
    }
  ],
  "confidence_sentiment": 5,
  "confidence_anger": 1,
  "additional_info": "Il cliente esprime forte soddisfazione per il prodotto acquistato."
}

"""

#---------------------------
# PROMPT DI SISTEMA
#---------------------------

# Per testare il prompt di sistema nel palyground copiare e incollare solamnete il testo

system_prompt = """

# ISTRUZIONI  PER IL MODELLO

Sei un esperto analista di richieste dei clineti. Il tuo compito è analizzare le richieste degli utenti sguendo le seguneti istruzioni.

## Istruzioni per l'Analisi del sentiment

Analizza il seguente testo per inferire informazioni relative al sentimento del cliente.

1.  **Classificazione della richiesta** (`request_classification`): Classifica la richiesta come "Problema tecnico", "Richiesta di informazioni", "Richiesta di assistenza", "Feedback positivo" o simile.
2.  **Titolo** (`title`): Fornisci un titolo conciso che riassuma la richiesta in massimo cinque parole.
3.  **Sentiment** (`sentiment`): Determina se il sentimento è positivo, negativo o neutro.
4.  **Presenza di rabbia** (`anger_present`): Valuta se il testo esprime rabbia e fornisci una risposta "vero" o "falso".
5.  **Prodotto** (`product`): Identifica il nome del prodotto a cui si riferisce il cliente.
6.  **Caratteristiche** (`characteristics`): Elenca le caratteristiche positive o negative menzionate nel testo con la loro tipologia. Questo campo sarà una lista di oggetti JSON, dove ogni oggetto conterrà:
    * `characteristic`: La caratteristica menzionata.
    * `type`: Il tipo di sentimento associato alla caratteristica ("positiva" o "negativa").
7.  **Confidenza del sentimento** (`confidence_sentiment`): Indica il grado di confidenza sulla determinazione del sentimento su una scala da 1 a 5.
8.  **Confidenza della rabbia** (`confidence_anger`): Indica il grado di confidenza sulla valutazione della presenza di rabbia su una scala da 1 a 5.
9.  **Informazioni aggiuntive** (`additional_info`): Fornisci ulteriori dettagli utili per la classificazione della richiesta.

La richiesta di assistenza è la seguente:

"Sono rimasto estremamente soddisfatto della lampada da tavolo che ho acquistato. L'illuminazione è perfetta e si adatta benissimo al mio salotto. Ottimo prodotto!"

### Output atteso

Fornisci un output strutturato in formato JSON che includa:

```json
{
  "request_classification": "Feedback positivo",
  "title": "Soddisfatto della lampada",
  "sentiment": "positivo",
  "anger_present": "falso",
  "product": "lampada da tavolo",
  "characteristics": [
    {
      "characteristic": "illuminazione perfetta",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "si adatta benissimo",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "ottimo prodotto",
      "type": "positiva"
    }
  ],
  "confidence_sentiment": 5,
  "confidence_anger": 1,
  "additional_info": "Il cliente esprime forte soddisfazione per il prodotto acquistato."
}

"""

{
  "request_classification": "Feedback positivo",
  "title": "Vaso Soffio di Primavera eccellente",
  "sentiment": "positivo",
  "anger_present": "falso",
  "product": "vaso Soffio di Primavera",
  "characteristics": [
    {
      "characteristic": "ancora più bello dal vivo che in foto",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "si adatta perfettamente",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "un sacco di complimenti",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "imballaggio fatto benissimo",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "arrivato tutto in perfette condizioni",
      "type": "positiva"
    }
  ],
  "confidence_sentiment": 5,
  "confidence_anger": 1,
  "additional_info": "Il cliente è molto contento del vaso 'Soffio di Primavera', ne elogia l'estetica, l'adattabilità all'ambiente, e l'imballaggio protettivo."
}

{
  "request_classification": "Feedback positivo",
  "title": "Vaso Soffio di Primavera eccellente",
  "sentiment": "positivo",
  "anger_present": "falso",
  "product": "vaso Soffio di Primavera",
  "characteristics": [
    {
      "characteristic": "ancora più bello dal vivo che in foto",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "si adatta perfettamente",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "un sacco di complimenti",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "imballaggio fatto benissimo",
      "type": "positiva"
    },
    {
      "characteristic": "arrivato tutto in perfette condizioni",
      "type": "positiva"
    }
  ],
  "confidence_sentiment": 5,
  "confidence_anger": 1,
  "additional_info": "Il cliente è molto contento del vaso 'Soffio di Primavera', ne elogia l'estetica, l'adattabilità all'ambiente, e l'imballaggio protettivo."
}

# Importare le librerie
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
from typing import Literal
from datetime import datetime
from enum import Enum

#-----------------------------------------------
# CLASSI PER L'ANALISI DI PRODOTTI DI DESIGN
#----------------------------------------------

class Color(BaseModel):
    name: str = Field(..., description="Nome del colore predominante (es. 'Rosso', 'Blu navy', 'Verde oliva')")
    hex: str = Field(..., description="Codice esadecimale del colore (es. '#FF0000', '#000080', '#808000')")

class Material(str, Enum):
    WOOD = "Legno"
    METAL = "Metallo"
    GLASS = "Vetro"
    FABRIC = "Tessuto"
    LEATHER = "Pelle"
    CERAMIC = "Ceramica"
    PLASTIC = "Plastica"
    STONE = "Pietra"
    OTHER = "Altro"

class Style(str, Enum):
    MODERN = "Moderno"
    CONTEMPORARY = "Contemporaneo"
    INDUSTRIAL = "Industriale"
    SCANDINAVIAN = "Scandinavo"
    RUSTIC = "Rustico"
    VINTAGE = "Vintage"
    MINIMALIST = "Minimalista"
    ECLECTIC = "Eclettico"
    CLASSIC = "Classico"
    ART_DECO = "Art Déco"
    BOHEMIAN = "Boho"
    FARMHOUSE = "Rustico Moderno"
    OTHER = "Altro"

class ProductInfoArredamento(BaseModel):
    product_type: str = Field(..., description="Tipo specifico di prodotto identificato (es. 'Divano angolare in pelle', 'Lampada da tavolo in ceramica', 'Mensola a muro in legno massello')")
    category: Literal["Mobili", "Illuminazione", "Tessili per la casa", "Decorazioni", "Arredo bagno"] = Field(..., description="Categoria principale del prodotto di arredamento (uno tra: 'Mobili', 'Illuminazione', 'Tessili per la casa', 'Decorazioni', 'Arredo bagno')")
    materials: Optional[List[Material]] = Field(None, description="Materiali principali del prodotto (es. ['Legno', 'Metallo'])")
    style: Optional[List[Style]] = Field(None, description="Stili di design identificati nel prodotto (es. ['Moderno', 'Industriale'])")
    colors: List[Color] = Field(default_factory=list, description="Elenco dei colori predominanti nel prodotto (es. [{'name': 'Grigio chiaro', 'hex': '#D3D3D3'}, {'name': 'Bianco', 'hex': '#FFFFFF'}])")
    has_logo: bool = Field(..., description="Indica se il prodotto presenta un logo visibile (True se presente, False altrimenti)")
    features: List[str] = Field(default_factory=list, description="Elenco delle caratteristiche speciali del prodotto (es. ['Reclinabile', 'Estensibile', 'Impermeabile', 'Con contenitore', 'A risparmio energetico'])")
    confidence: float = Field(..., description="Livello di confidenza dell'analisi nell'identificazione del prodotto e delle sue caratteristiche (valore tra 0.0 e 1.0, dove 1.0 indica la massima confidenza)")
    additional_notes: Optional[str] = Field(None, description="Note aggiuntive sull'analisi del prodotto. Descrizione del prodotto")
    

# Importare le librerie
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
from typing import Literal
from datetime import datetime
from enum import Enum

#-----------------------------------------------
# CLASSI PER L'ANALISI DI PRODOTTI DI DESIGN
#----------------------------------------------

class Color(BaseModel):
    name: str = Field(..., description="Nome del colore predominante (es. 'Rosso', 'Blu navy', 'Verde oliva')")
    hex: str = Field(..., description="Codice esadecimale del colore (es. '#FF0000', '#000080', '#808000')")

class Material(str, Enum):
    WOOD = "Legno"
    METAL = "Metallo"
    GLASS = "Vetro"
    FABRIC = "Tessuto"
    LEATHER = "Pelle"
    CERAMIC = "Ceramica"
    PLASTIC = "Plastica"
    STONE = "Pietra"
    OTHER = "Altro"

class Style(str, Enum):
    MODERN = "Moderno"
    CONTEMPORARY = "Contemporaneo"
    INDUSTRIAL = "Industriale"
    SCANDINAVIAN = "Scandinavo"
    RUSTIC = "Rustico"
    VINTAGE = "Vintage"
    MINIMALIST = "Minimalista"
    ECLECTIC = "Eclettico"
    CLASSIC = "Classico"
    ART_DECO = "Art Déco"
    BOHEMIAN = "Boho"
    FARMHOUSE = "Rustico Moderno"
    OTHER = "Altro"

class ProductInfoArredamento(BaseModel):
    product_type: str = Field(..., description="Tipo specifico di prodotto identificato (es. 'Divano angolare in pelle', 'Lampada da tavolo in ceramica', 'Mensola a muro in legno massello')")
    category: Literal["Mobili", "Illuminazione", "Tessili per la casa", "Decorazioni", "Arredo bagno"] = Field(..., description="Categoria principale del prodotto di arredamento (uno tra: 'Mobili', 'Illuminazione', 'Tessili per la casa', 'Decorazioni', 'Arredo bagno')")
    materials: Optional[List[Material]] = Field(None, description="Materiali principali del prodotto (es. ['Legno', 'Metallo'])")
    style: Optional[List[Style]] = Field(None, description="Stili di design identificati nel prodotto (es. ['Moderno', 'Industriale'])")
    colors: List[Color] = Field(default_factory=list, description="Elenco dei colori predominanti nel prodotto (es. [{'name': 'Grigio chiaro', 'hex': '#D3D3D3'}, {'name': 'Bianco', 'hex': '#FFFFFF'}])")
    has_logo: bool = Field(..., description="Indica se il prodotto presenta un logo visibile (True se presente, False altrimenti)")
    features: List[str] = Field(default_factory=list, description="Elenco delle caratteristiche speciali del prodotto (es. ['Reclinabile', 'Estensibile', 'Impermeabile', 'Con contenitore', 'A risparmio energetico'])")
    confidence: float = Field(..., description="Livello di confidenza dell'analisi nell'identificazione del prodotto e delle sue caratteristiche (valore tra 0.0 e 1.0, dove 1.0 indica la massima confidenza)")
    additional_notes: Optional[str] = Field(None, description="Note aggiuntive sull'analisi del prodotto. Descrizione del prodotto")
    

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# PROMPT DI SISTEMA
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# Per testare il prompt di sistema nel palyground copiare e incollare solamnete il testo

SYSTEM_PROMPT = """

# Sei un esperto analizzatore di immagini specializzato in prodotti di arredamento e design d'interni. Il tuo compito è analizzare l'immagine fornita e restituire un'analisi dettagliata in formato JSON, aderendo rigorosamente allo schema `ProductInfoArredamento`.

Analizza l'immagine del prodotto di arredamento fornita e restituisci le seguenti informazioni in un formato JSON strutturato secondo lo schema `ProductInfoArredamento`:

1.  **product_type** (string, obbligatorio): Descrivi il tipo *specifico* di prodotto identificato (es. "Divano angolare in pelle", "Lampada da tavolo in ceramica", "Mensola a muro in legno massello").
2.  **category** (string, obbligatorio): Specifica la categoria principale del prodotto scegliendo *ESCLUSIVAMENTE* tra le seguenti opzioni:
    *   Mobili
    *   Illuminazione
    *   Tessili per la casa
    *   Decorazioni
    *   Arredo bagno
3.  **materials** (array di stringhe o null, opzionale): Elenca i materiali principali del prodotto, scegliendo dalla seguente lista definita (`$defs/Material`). Se non identificabili o non applicabile, restituisci `null`.
    *   Legno
    *   Metallo
    *   Vetro
    *   Tessuto
    *   Pelle
    *   Ceramica
    *   Plastica
    *   Pietra
    *   Altro
4.  **style** (array di stringhe o null, opzionale): Identifica gli stili di design del prodotto, scegliendo dalla seguente lista definita (`$defs/Style`). Se non identificabili o non applicabile, restituisci `null`.
    *   Moderno
    *   Contemporaneo
    *   Industriale
    *   Scandinavo
    *   Rustico
    *   Vintage
    *   Minimalista
    *   Eclettico
    *   Classico
    *   Art Déco
    *   Boho
    *   Rustico Moderno
    *   Altro
5.  **colors** (array di oggetti Color o null, opzionale): Fornisci un elenco dei colori predominanti nel prodotto. Ogni colore deve avere un oggetto con:
    *   `name`: Nome del colore (es. "Grigio chiaro").
    *   `hex`: Codice esadecimale (es. "#D3D3D3").
    Se non identificabili o non applicabile, restituisci `null` o un array vuoto `[]`.
6.  **has_logo** (boolean, obbligatorio): Indica se il prodotto presenta un logo visibile (`True` se presente, `False` altrimenti).
7.  **features** (array di stringhe o null, opzionale): Elenca le caratteristiche speciali osservabili del prodotto (es. ["Reclinabile", "Estensibile", "Con contenitore", "A risparmio energetico"]). Se non presenti o non applicabile, restituisci `null` o un array vuoto `[]`.
8.  **confidence** (number, obbligatorio): Fornisci un valore numerico (float) compreso tra 0.0 e 1.0 che indica la tua certezza nell'analisi complessiva (identificazione del prodotto e delle sue caratteristiche).
9.  **additional_notes** (string o null, opzionale): Aggiungi eventuali note o osservazioni rilevanti non coperte dagli altri campi. Se non ci sono note, restituisci `null`.

---
## Esempio di Analisi

**Input Immagine (Descrizione Concettuale):** Una lampada da tavolo con base in ceramica bianca opaca e paralume in tessuto beige, stile moderno/scandinavo.

**Output JSON Atteso:**
```json
{
  "product_type": "Lampada da tavolo",
  "category": "Illuminazione",
  "materials": ["Ceramica", "Tessuto"],
  "style": ["Moderno", "Scandinavo"],
  "colors": [
    {"name": "Bianco", "hex": "#FFFFFF"},
    {"name": "Beige", "hex": "#F5F5DC"}
  ],
  "has_logo": false,
  "features": ["Base in ceramica opaca", "Con tessuto decorativo"],
  "confidence": 0.95,
  "additional_notes": "Il paralume sembra essere di forma cilindrica..."
}

"""

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# PROMPT DI SISTEMA
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# Per testare il prompt di sistema nel palyground copiare e incollare solamnete il testo

SYSTEM_PROMPT = """

# Sei un esperto analizzatore di immagini specializzato in prodotti di arredamento e design d'interni. Il tuo compito è analizzare l'immagine fornita e restituire un'analisi dettagliata in formato JSON, aderendo rigorosamente allo schema `ProductInfoArredamento`.

Analizza l'immagine del prodotto di arredamento fornita e restituisci le seguenti informazioni in un formato JSON strutturato secondo lo schema `ProductInfoArredamento`:

1.  **product_type** (string, obbligatorio): Descrivi il tipo *specifico* di prodotto identificato (es. "Divano angolare in pelle", "Lampada da tavolo in ceramica", "Mensola a muro in legno massello").
2.  **category** (string, obbligatorio): Specifica la categoria principale del prodotto scegliendo *ESCLUSIVAMENTE* tra le seguenti opzioni:
    *   Mobili
    *   Illuminazione
    *   Tessili per la casa
    *   Decorazioni
    *   Arredo bagno
3.  **materials** (array di stringhe o null, opzionale): Elenca i materiali principali del prodotto, scegliendo dalla seguente lista definita (`$defs/Material`). Se non identificabili o non applicabile, restituisci `null`.
    *   Legno
    *   Metallo
    *   Vetro
    *   Tessuto
    *   Pelle
    *   Ceramica
    *   Plastica
    *   Pietra
    *   Altro
4.  **style** (array di stringhe o null, opzionale): Identifica gli stili di design del prodotto, scegliendo dalla seguente lista definita (`$defs/Style`). Se non identificabili o non applicabile, restituisci `null`.
    *   Moderno
    *   Contemporaneo
    *   Industriale
    *   Scandinavo
    *   Rustico
    *   Vintage
    *   Minimalista
    *   Eclettico
    *   Classico
    *   Art Déco
    *   Boho
    *   Rustico Moderno
    *   Altro
5.  **colors** (array di oggetti Color o null, opzionale): Fornisci un elenco dei colori predominanti nel prodotto. Ogni colore deve avere un oggetto con:
    *   `name`: Nome del colore (es. "Grigio chiaro").
    *   `hex`: Codice esadecimale (es. "#D3D3D3").
    Se non identificabili o non applicabile, restituisci `null` o un array vuoto `[]`.
6.  **has_logo** (boolean, obbligatorio): Indica se il prodotto presenta un logo visibile (`True` se presente, `False` altrimenti).
7.  **features** (array di stringhe o null, opzionale): Elenca le caratteristiche speciali osservabili del prodotto (es. ["Reclinabile", "Estensibile", "Con contenitore", "A risparmio energetico"]). Se non presenti o non applicabile, restituisci `null` o un array vuoto `[]`.
8.  **confidence** (number, obbligatorio): Fornisci un valore numerico (float) compreso tra 0.0 e 1.0 che indica la tua certezza nell'analisi complessiva (identificazione del prodotto e delle sue caratteristiche).
9.  **additional_notes** (string o null, opzionale): Aggiungi eventuali note o osservazioni rilevanti non coperte dagli altri campi. Se non ci sono note, restituisci `null`.

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## Esempio di Analisi

**Input Immagine (Descrizione Concettuale):** Una lampada da tavolo con base in ceramica bianca opaca e paralume in tessuto beige, stile moderno/scandinavo.

**Output JSON Atteso:**
```json
{
  "product_type": "Lampada da tavolo",
  "category": "Illuminazione",
  "materials": ["Ceramica", "Tessuto"],
  "style": ["Moderno", "Scandinavo"],
  "colors": [
    {"name": "Bianco", "hex": "#FFFFFF"},
    {"name": "Beige", "hex": "#F5F5DC"}
  ],
  "has_logo": false,
  "features": ["Base in ceramica opaca", "Con tessuto decorativo"],
  "confidence": 0.95,
  "additional_notes": "Il paralume sembra essere di forma cilindrica..."
}

"""

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# FUNZIONE DI ANALISI
#---------------------------

# @title Definire la funzione di analisi

import base64
import os
from google import genai
from google.genai import types
import pydantic



def generate(image_path):
    client = genai.Client(
        api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"),
    )

    files = [
        # Assicurarsi che il file sia disponibile nella directory di lavoro del sistema locale o modificare il percorso del file.
        client.files.upload(file=image_path),
    ]

    model = "gemini-2.0-flash"

    contents = types.Content(
        role="user",
        parts=[
            types.Part.from_uri(
                file_uri=files[0].uri,
                mime_type=files[0].mime_type,
            ),
            types.Part.from_text(text="ANALIZZA IN MODO DETTAGLIATO L'IMMAGINE ALLEGATA CONSIDERA TUTTE LE CARATTERISTICHE DELL'OGGETTO")
        ],
    )

    generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
        temperature=0.5,
        response_mime_type="application/json",
        response_schema= ProductInfoArredamento,
        system_instruction=[
            types.Part.from_text(text= SYSTEM_PROMPT),
        ],
    )

    response = client.models.generate_content(
    model=model,
    contents=contents,
    config=generate_content_config,
    )

    if response.text is not None:
        try:
            analysis_result = ProductInfoArredamento.model_validate_json(response.text)
        except pydantic.ValidationError as e:
            print(f"Error parsing JSON response: {e}")
            return None  
    else:
        print("Error: response.text is None. The API response might be empty.")
        return None 
    return analysis_result

#---------------------------
# FUNZIONE DI ANALISI
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# @title Definire la funzione di analisi

import base64
import os
from google import genai
from google.genai import types
import pydantic



def generate(image_path):
    client = genai.Client(
        api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"),
    )

    files = [
        # Assicurarsi che il file sia disponibile nella directory di lavoro del sistema locale o modificare il percorso del file.
        client.files.upload(file=image_path),
    ]

    model = "gemini-2.0-flash"

    contents = types.Content(
        role="user",
        parts=[
            types.Part.from_uri(
                file_uri=files[0].uri,
                mime_type=files[0].mime_type,
            ),
            types.Part.from_text(text="ANALIZZA IN MODO DETTAGLIATO L'IMMAGINE ALLEGATA CONSIDERA TUTTE LE CARATTERISTICHE DELL'OGGETTO")
        ],
    )

    generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
        temperature=0.5,
        response_mime_type="application/json",
        response_schema= ProductInfoArredamento,
        system_instruction=[
            types.Part.from_text(text= SYSTEM_PROMPT),
        ],
    )

    response = client.models.generate_content(
    model=model,
    contents=contents,
    config=generate_content_config,
    )

    if response.text is not None:
        try:
            analysis_result = ProductInfoArredamento.model_validate_json(response.text)
        except pydantic.ValidationError as e:
            print(f"Error parsing JSON response: {e}")
            return None  
    else:
        print("Error: response.text is None. The API response might be empty.")
        return None 
    return analysis_result