RecruIT/app/Services/AIAnalysisService.php

<?php

namespace App\Services;

use App\Models\Candidate;
use App\Models\Document;
use Smalot\PdfParser\Parser;
use Illuminate\Support\Facades\Storage;
use Illuminate\Support\Facades\Http;
use Illuminate\Support\Facades\Log;

class AIAnalysisService
{
    protected $parser;

    public function __construct()
    {
        $this->parser = new Parser();
    }

    /**
     * Analyze a candidate against their assigned Job Position.
     */
    public function analyze(Candidate $candidate)
    {
        if (!$candidate->job_position_id) {
            throw new \Exception("Le candidat n'est associé à aucune fiche de poste.");
        }

        $candidate->load(['documents', 'jobPosition']);

        $cvText = $this->extractTextFromDocument($candidate->documents->where('type', 'cv')->first());
        $letterText = $this->extractTextFromDocument($candidate->documents->where('type', 'cover_letter')->first());

        if (!$cvText) {
            throw new \Exception("Impossible d'extraire le texte du CV.");
        }

        return $this->callAI($candidate, $cvText, $letterText);
    }

    /**
     * Extract text from a PDF document.
     */
    protected function extractTextFromDocument(?Document $document): ?string
    {
        if (!$document || !Storage::disk('local')->exists($document->file_path)) {
            return null;
        }

        try {
            $pdf = $this->parser->parseFile(Storage::disk('local')->path($document->file_path));
            $text = $pdf->getText();
            return $this->cleanText($text);
        } catch (\Exception $e) {
            Log::error("PDF Extraction Error: " . $e->getMessage());
            return null;
        }
    }

    /**
     * Clean text to ensure it's valid UTF-8 and fits well in JSON.
     */
    protected function cleanText(string $text): string
    {
        // Remove non-UTF8 characters
        $text = mb_convert_encoding($text, 'UTF-8', 'UTF-8');
        
        // Remove control characters (except newlines and tabs)
        $text = preg_replace('/[^\x20-\x7E\xA0-\xFF\x0A\x0D\x09]/u', '', $text);
        
        return trim($text);
    }

    /**
     * Call the AI API (using a placeholder for now, or direct Http call).
     */
    protected function callAI(Candidate $candidate, string $cvText, ?string $letterText)
    {
        $jobTitle = $candidate->jobPosition->title;
        $jobDesc = $candidate->jobPosition->description;
        $requirements = implode(", ", $candidate->jobPosition->requirements ?? []);

        $prompt = "Tu es un expert en recrutement technique. Analyse le CV (et la lettre de motivation si présente) d'un candidat pour le poste de '{$jobTitle}' attache une grande importance aux compétences techniques et à l'expérience du candidat, mais aussi à sa capacité à s'intégrer dans une équipe et à sa motivation.
        
        DESCRIPTION DU POSTE:
        {$jobDesc}
        
        COMPÉTENCES REQUISES:
        {$requirements}
        
        CONTENU DU CV:
        {$cvText}  
        CONTENU DE LA LETTRE DE MOTIVATION:
        " . ($letterText ?? "Non fournie") . "
        
        CONTEXTE ADDITIONNEL & INSTRUCTIONS PARTICULIÈRES:
        " . ($candidate->jobPosition->ai_prompt ?? "Aucune instruction spécifique.") . "
        
        Fournis une analyse structurée en JSON avec les clés suivantes:
        - match_score: note de 0 à 100
        - summary: résumé de 3-4 phrases sur le profil et la ville d'origine du candidat
        - strengths: liste des points forts par rapport au poste
        - gaps: liste des compétences manquantes ou points de vigilance
        - verdict: une conclusion (Favorable, Très Favorable, Réservé, Défavorable)
        
        Réponds UNIQUEMENT en JSON pur.";
        
        // For now, I'll use a mocked response or try to use a generic endpoint if configured.
        // I'll check if the user has an Ollama endpoint.
        
        $ollamaUrl = env('OLLAMA_URL', 'http://localhost:11434/api/generate');
        $ollamaModel = env('OLLAMA_MODEL', 'mistral');
        
        try {
            $response = Http::timeout(120)->post($ollamaUrl, [
                'model' => $ollamaModel,
                'prompt' => $prompt,
                'stream' => false,
                'format' => 'json'
            ]);

            if ($response->successful()) {
                return json_decode($response->json('response'), true);  
            } else {
                Log::warning("AI Provider Error: HTTP " . $response->status() . " - " . $response->body());
            }
        } catch (\Exception $e) {
            Log::error("AI Connection Failed (Ollama): " . $e->getMessage());
        }

        // Fallback for demo if Ollama is not running
        return [
            'match_score' => 75,
            'summary' => "Analyse simulée (IA non connectée). Le candidat semble avoir une solide expérience mais certains points techniques doivent être vérifiés.",
            'strengths' => ["Expérience pertinente", "Bonne présentation"],
            'gaps' => ["Compétences spécifiques à confirmer"],
            'verdict' => "Favorable"
        ];
    }
}