# 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）
    ↓ 话题切换时：内容词过滤（只保留包含 query 内容词的块）
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）+ 句级裁剪
├── test_100rounds_v2.py   # 100轮4话题完整对照实验
└── README.md
```

## 运行测试

```bash
# 100轮4话题对照实验
python test_100rounds_v2.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
```

### 话题切换时的内容词过滤

话题切换时，用内容词（英文术语/代码标识符/长中文词）对候选块做硬过滤：

```python
# 从 query 中提取内容词（区分于通用 n-gram）
content_words = {
    'redis',              # 英文术语
    'postgresql', 'explain',  # 英文术语
    'asyncio', 'gather',  # 英文术语
    'git', 'rebase', 'merge',  # 英文术语
    'v1.2.3',             # 版本号
    '惰性删除',            # 长中文术语（>=4字符）
}

# 块必须包含至少一个内容词，否则被过滤掉
if topic_switched and content_words:
    block_text = block.user_text + ' ' + block.assistant_text
    if not any(cw in block_text.lower() for cw in content_words):
        score = 0.0  # 硬过滤
```

为什么用内容词而不是 IDF 阈值：因为 IDF > 2.0 筛选出来的是稀有字符 n-gram（如"看执"、"行计"），这些是通用词，反而会桥接不同话题。内容词是显式的 topic 标识符，区分度高。

### 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。

### 句级裁剪

选中的 block 不一定整块都塞给 LLM。按句子分割后，只保留包含 query 锚点的句子，最多保留 3 句。助手侧即使不含锚点，也保留第一句作为上下文衔接。

## 100 轮 4 话题对照实验

**设置**：4 个话题（Redis、Python asyncio、PostgreSQL、Git），每话题 25 轮交替，总计 100 轮。Token 预算 4000。

**验证结果**：

| 验证 | 指标 | 结果 |
|------|------|------|
| 话题隔离 | 100轮后问Git，T1/T2/T3不应出现 | ✅ 无污染 |
| 召回完整性 | Git锚点覆盖 | ✅ 100% |
| Token节省 | 无门控 vs 有门控 | ✅ 97.7% 节省 |
| 交替无污染 | 5次交替查询，每次无跨话题召回 | ✅ 全部通过 |
| 完整召回 | Git/Redis窗口内召回率 | ✅ 100% |

**交替话题验证详情**（每轮问完立即动态跟踪 active_topic）：

| 查询 | 目标话题 | 召回轮次 | 跨话题污染 | 结果 |
|------|---------|---------|-----------|------|
| EXPLAIN ANALYZE怎么看 | T3(PG) | [99] | 无 | ✅ |
| Git rebase/merge区别 | T4(Git) | [88,100,96,92] | 无 | ✅ |
| Redis惰性删除区别 | T1(Redis) | [89,93,97] | 无 | ✅ |
| asyncio.Task cancel | T2(asyncio) | [90,94,98] | 无 | ✅ |
| Git reset/revert场景 | T4(Git) | [88,100,96,92] | 无 | ✅ |

**结论**：在纯规则、轻量、资源受限约束下，上下文门控器实现了零跨话题污染，同时节省 97.7% token。

## 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
- "完整召回"与"最小覆盖"存在权衡：窗口内只选最相关的块，而非全部块
- 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（10-100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）