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# 上下文门控器 (Context Gatekeeper)
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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。
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## 特性
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- 🚀 **纯 Python**，无需向量化模型依赖（无 embedding、reranker、分类器）
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- 💻 **资源消耗极低**，依赖极少，普通的私有部署环境都能跑
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- 🔍 **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
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- 📦 **稀疏召回**，BM25/IDF-overlap 评分，用户侧权重高于助手侧
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- 🎯 **最小覆盖**，基于 IDF 加权集合覆盖的贪心选择
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- ⚙️ **稳定约束区**，持久化用户偏好（语言/风格/禁用项）
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## 核心流程
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```
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用户查询 q
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↓
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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）
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↓
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② 话题门控（overlap > 0.45 → 继续；overlap < 0.20 且 new_ratio > 0.70 → 切换；
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有指代词 → 强制继续；中间地带默认继续）
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↓
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③ 稀疏召回（top-20，BM25/IDF-overlap + exact match + 新鲜度奖励）
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↓
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④ 最小覆盖选择（gain = ΣIDF(t) / cost^α，贪心选择达到 85% 覆盖停止）
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```
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## 安装
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```bash
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pip install -e .
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```
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## 快速开始
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```python
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from src.gatekeeper import ContextGatekeeper
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# 初始化，token 预算 4000
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gate = ContextGatekeeper(token_budget=4000)
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# 添加多轮对话
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gate.add_turn("如何设计一个 Redis 分布式锁？",
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"分布式锁需要满足互斥性、死锁避免、性能要求。")
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gate.add_turn("锁的 TTL 设置多少合适？",
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"TTL 取决于业务耗时，建议 3-5 倍 buffer，同时要续期机制。")
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# 为当前查询选择上下文
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selected = gate.select("锁的 TTL 设置多少合适？")
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for item in selected:
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print(f"轮次 {item['turn_id']}: {item['user']}")
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print(f"助手: {item['assistant']}\n")
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# 构建完整 prompt（可直接发给 LLM）
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prompt = gate.build_prompt("锁的 TTL 设置多少合适？")
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print(prompt)
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```
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## 项目结构
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```
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context-gatekeeper/
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├── src/
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│ ├── anchor.py # 锚点提取（2/3-gram + IDF）
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│ ├── block.py # Block 数据结构
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│ ├── topic_gate.py # 话题门控（overlap + new_ratio + 指代词）
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│ ├── sparse.py # 稀疏召回（BM25/IDF + exact + recency）
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│ ├── selector.py # 最小覆盖选择（IDF加权贪心）
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│ └── gatekeeper.py # 主模块（组合各子模块）
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├── tests/
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│ ├── test_gatekeeper.py # 单元测试（9/9）
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│ └── test_full_evaluation.py # 完整评测
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├── evaluation_results.json # 评测结果（20轮对话）
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├── SUMMARY.md # 未完成灵感记录
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├── SPEC.md # 规格文档
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└── README.md
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```
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## 运行测试
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```bash
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# 单元测试
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pytest tests/test_gatekeeper.py -v
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# 对照实验（需要 SiliconFlow API key）
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python test_comparison.py
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```
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## 算法细节
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### 锚点提取
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从文本中提取有检索价值的关键词单元，支持：
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- **中文**：2-gram 和 3-gram（如"分布式锁"、"跨进程通信"）
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- **英文**：单词形态
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- **代码**：标识符、版本号（如 `v1.2.3`）
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- **引号短语**：完整的技术术语
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规则驱动，无需分词库，响应速度极快。
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### 话题门控判断
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```
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overlap = Σ IDF(t) for t ∈ A(q)∩A(T) / Σ IDF(t) for t ∈ A(q)
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new_ratio = Σ IDF(t) for t ∈ A(q)\A(T) / Σ IDF(t) for t ∈ A(q)
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if overlap > 0.45: # 重叠度高，继续当前话题
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continue
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elif overlap < 0.20 and new_ratio > 0.70: # 新词占比高，切换话题
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switch
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elif has_deictic: # 有指代词，强制继承
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continue
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else:
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continue # 中间地带默认继续，避免切断正在发展的思路
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```
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### 稀疏召回评分
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```
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score = 1.5·lex(u_b,q) + 0.7·lex(a_b,q) + 1.0·exact(b,q) + 0.2·recency(b)
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```
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- `lex(u_b,q)`：用户轮次与 Query 的 BM25/IDF 重叠（权重 1.5）
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- `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）
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- `exact(b,q)`：完全匹配奖励（精确命中关键词）
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- `recency(b)`：新鲜度奖励，越近的轮次权重越高
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取 top-20 进入下一步。
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### 最小覆盖 gain
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```
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gain(b|S) = Σ IDF(t) for t ∈ cov(b)\covered(S) / cost(b)^α, α=0.8
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覆盖率达到 85% 或 token 预算耗尽时停止。
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```
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**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。
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## 对照实验（50轮对话）
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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）：
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| 指标 | 无门控（完整50轮） | 有门控 |
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|------|-----------------|--------|
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| 召回范围 | 全部50轮 | 仅相关轮次 |
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| Token节省 | — | **96%** |
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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。
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完整伪代码：
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```
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function select(q, turns):
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# 1. 锚点提取
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anchors_q = extract_anchors(q)
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active_topic = get_active_topic()
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# 2. 话题门控
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overlap = compute_overlap(anchors_q, active_topic)
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new_ratio = compute_new_ratio(anchors_q, active_topic)
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if overlap < 0.20 and new_ratio > 0.70:
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active_topic = create_new_topic(anchors_q) # 切换
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elif has_deictic(q):
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inherit_recent(2) # 指代词，强制继承最近2轮
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# 否则继续当前话题
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# 3. 稀疏召回
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candidates = []
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for each turn i:
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score_i = 1.5 * bm25(user_i, q) + 0.7 * bm25(assistant_i, q) + \
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1.0 * exact_match(i, q) + 0.2 * recency(i)
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candidates.append((score_i, i))
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top20 = top_k(candidates, k=20)
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# 4. 最小覆盖贪心选择
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selected = []
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covered = empty_set()
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for each block b in top20 sorted by gain:
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new_anchors = extract_anchors(b) \ covered
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if len(new_anchors) == 0: continue
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gain_b = sum(IDF(t) for t in new_anchors) / cost(b)^0.8
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selected.append((gain_b, b))
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covered.update(new_anchors)
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if coverage(covered) >= 0.85: break
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return selected
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```
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## 局限性与适用场景
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**局限性：**
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- 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
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- Token 估算为粗略估算（字符数×1.5），与实际有 2-3 倍误差
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- 最小粒度是整个 block，block 内部无句级裁剪，边界粗糙
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- 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
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**适用场景：**
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- 资源受限的生产环境（边缘设备、私有部署）
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- 对延迟敏感的实时对话
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- 中等复杂度对话（10-50轮）
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**不适用：**
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- 需要精确语义匹配的场景（建议用向量检索）
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- 极长对话（>100轮，IDF 全量更新有偏）
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## License
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MIT |