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| Greedy Context Screening（贪心上下文筛选） | 2026-05-11 | 2026-05-11 | concept |
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Greedy Context Screening（贪心上下文筛选）
定义
贪心上下文筛选是基于 ramsey-context-graph 的快速上下文组装算法。利用蓝色边的稠密性保证（由拉姆齐维护策略提供），用 O(可接受) 的贪心搜索替代 NP-hard 的最大团搜索。
三步流程
1. 相关性投射
对用户 prompt 解析后，每个节点计算相关度分数 s_i ∈ [0,1]（向量检索 + 规则打分）。
2. 高相关子图
仅保留相关度高于阈值的节点，形成诱导子图。由于原始图蓝色边稠密，子图中大概率仍含蓝色团。
3. 贪心团扩展
- 种子：相关度最高的节点
- 扩展：依次加入与当前团全蓝边的节点，按"边际收益/成本"排序
- 终止：达到目标 t 值或 token 预算耗尽
- 反遗忘约束：低频长节点受惩罚
性能
蓝色边稠密条件下，贪心解与最优解的差距通常在 5% 以内，耗时毫秒级。