# 上下文门控器 (Context Gatekeeper)

轻量级上下文选择器，在同一会话中自动从历史对话里选出最小且相关的片段，减少话题污染和控制上下文长度。

## 特性

- 🚀 **纯 Python**，无需向量化模型依赖（无 embedding、reranker、分类器）
- 💻 **资源消耗极低**，依赖极少，普通的私有部署环境都能跑
- 🔍 **话题门控**，通过锚点 overlap + new_ratio 判断继续/切换，含指代词强制继承
- 📦 **稀疏召回**，BM25/IDF-overlap 评分，用户侧权重高于助手侧
- 🎯 **最小覆盖**，基于 IDF 加权集合覆盖的贪心选择
- ⚙️ **稳定约束区**，持久化用户偏好（语言/风格/禁用项）

## 核心流程

```
用户查询 q
    ↓
① 锚点提取（中文 2/3-gram、英文单词、代码标识符、版本号、引号短语）
    ↓
② 话题门控（overlap > 0.45 → 继续；overlap < 0.20 且 new_ratio > 0.70 → 切换；
            有指代词 → 强制继续；中间地带默认继续）
    ↓
③ 稀疏召回（top-20，BM25/IDF-overlap + exact match + 新鲜度奖励）
    ↓
④ 最小覆盖选择（gain = ΣIDF(t) / cost^α，贪心选择达到 85% 覆盖停止）
```

## 安装

```bash
pip install -e .
```

## 快速开始

```python
from src.gatekeeper import ContextGatekeeper

# 初始化，token 预算 4000
gate = ContextGatekeeper(token_budget=4000)

# 添加多轮对话
gate.add_turn("如何设计一个 Redis 分布式锁？",
              "分布式锁需要满足互斥性、死锁避免、性能要求。")
gate.add_turn("锁的 TTL 设置多少合适？",
              "TTL 取决于业务耗时，建议 3-5 倍 buffer，同时要续期机制。")

# 为当前查询选择上下文
selected = gate.select("锁的 TTL 设置多少合适？")

for item in selected:
    print(f"轮次 {item['turn_id']}: {item['user']}")
    print(f"助手: {item['assistant']}\n")

# 构建完整 prompt（可直接发给 LLM）
prompt = gate.build_prompt("锁的 TTL 设置多少合适？")
print(prompt)
```

## 项目结构

```
context-gatekeeper/
├── src/
│   ├── anchor.py       # 锚点提取（2/3-gram + IDF）
│   ├── block.py        # Block 数据结构
│   ├── topic_gate.py   # 话题门控（overlap + new_ratio + 指代词）
│   ├── sparse.py       # 稀疏召回（BM25/IDF + exact + recency）
│   ├── selector.py     # 最小覆盖选择（IDF加权贪心）
│   └── gatekeeper.py   # 主模块（组合各子模块）
├── tests/
│   ├── test_gatekeeper.py      # 单元测试（9/9）
│   └── test_full_evaluation.py # 完整评测
├── evaluation_results.json      # 评测结果（20轮对话）
├── SUMMARY.md                  # 未完成灵感记录
├── SPEC.md                     # 规格文档
└── README.md
```

## 运行测试

```bash
# 单元测试
pytest tests/test_gatekeeper.py -v

# 对照实验（需要 SiliconFlow API key）
python test_comparison.py
```

## 算法细节

### 锚点提取

从文本中提取有检索价值的关键词单元，支持：

- **中文**：2-gram 和 3-gram（如"分布式锁"、"跨进程通信"）
- **英文**：单词形态
- **代码**：标识符、版本号（如 `v1.2.3`）
- **引号短语**：完整的技术术语

规则驱动，无需分词库，响应速度极快。

### 话题门控判断

```
overlap = Σ IDF(t) for t ∈ A(q)∩A(T) / Σ IDF(t) for t ∈ A(q)
new_ratio = Σ IDF(t) for t ∈ A(q)\A(T) / Σ IDF(t) for t ∈ A(q)

if overlap > 0.45:           # 重叠度高，继续当前话题
    continue
elif overlap < 0.20 and new_ratio > 0.70:  # 新词占比高，切换话题
    switch
elif has_deictic:            # 有指代词，强制继承
    continue
else:
    continue                  # 中间地带默认继续，避免切断正在发展的思路
```

### 稀疏召回评分

```
score = 1.5·lex(u_b,q) + 0.7·lex(a_b,q) + 1.0·exact(b,q) + 0.2·recency(b)
```

- `lex(u_b,q)`：用户轮次与 Query 的 BM25/IDF 重叠（权重 1.5）
- `lex(a_b,q)`：助手轮次与 Query 的 BM25/IDF 重叠（权重 0.7，助手侧信息量通常更小）
- `exact(b,q)`：完全匹配奖励（精确命中关键词）
- `recency(b)`：新鲜度奖励，越近的轮次权重越高

取 top-20 进入下一步。

### 最小覆盖 gain

```
gain(b|S) = Σ IDF(t) for t ∈ cov(b)\covered(S) / cost(b)^α,  α=0.8

覆盖率达到 85% 或 token 预算耗尽时停止。
```

**为什么用 IDF 加权**：高频词（如"数据"、"系统"）区分度低，低频词（如"GeoHash"、"分布式锁"）才是真正的语义锚点。用 IDF 加权确保选择的是真正有信息量的片段，而不是反复覆盖高频通用词。

## 对照实验（50轮对话）

使用 SiliconFlow Qwen/Qwen3-8B 模型，50轮对话（前35轮Redis，中间10轮Python，最后5轮Redis）：

| 指标 | 无门控（完整50轮） | 有门控 |
|------|-----------------|--------|
| 召回范围 | 全部50轮 | 仅相关轮次 |
| Token节省 | — | **96%** |

有门控时 Query "Redis 的 GeoHash 用来做什么？" 仅召回轮次46（精确匹配），Python asyncio 轮次全部被过滤。

完整伪代码：

```
function select(q, turns):
    # 1. 锚点提取
    anchors_q = extract_anchors(q)
    active_topic = get_active_topic()

    # 2. 话题门控
    overlap = compute_overlap(anchors_q, active_topic)
    new_ratio = compute_new_ratio(anchors_q, active_topic)

    if overlap < 0.20 and new_ratio > 0.70:
        active_topic = create_new_topic(anchors_q)  # 切换
    elif has_deictic(q):
        inherit_recent(2)  # 指代词，强制继承最近2轮
    # 否则继续当前话题

    # 3. 稀疏召回
    candidates = []
    for each turn i:
        score_i = 1.5 * bm25(user_i, q) + 0.7 * bm25(assistant_i, q) + \
                  1.0 * exact_match(i, q) + 0.2 * recency(i)
        candidates.append((score_i, i))

    top20 = top_k(candidates, k=20)

    # 4. 最小覆盖贪心选择
    selected = []
    covered = empty_set()
    for each block b in top20 sorted by gain:
        new_anchors = extract_anchors(b) \ covered
        if len(new_anchors) == 0: continue
        gain_b = sum(IDF(t) for t in new_anchors) / cost(b)^0.8
        selected.append((gain_b, b))
        covered.update(new_anchors)
        if coverage(covered) >= 0.85: break

    return selected
```

## 局限性与适用场景

**局限性：**
- 稀疏检索依赖词形匹配，语义相近但词形不同的情况容易漏召
- Token 估算为粗略估算（字符数×1.5），与实际有 2-3 倍误差
- 最小粒度是整个 block，block 内部无句级裁剪，边界粗糙
- 没有在 QuAC 这类标准学术数据集上做对照实验，无法跟 Attentive History 这类基于注意力机制的方法直接对比

**适用场景：**
- 资源受限的生产环境（边缘设备、私有部署）
- 对延迟敏感的实时对话
- 中等复杂度对话（10-50轮）

**不适用：**
- 需要精确语义匹配的场景（建议用向量检索）
- 极长对话（>100轮，IDF 全量更新有偏）

## License

MIT