Agent上下文压缩实战：从原理到Python实现的高效数据处理

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在构建对话系统时，随着对话轮次的增加，上下文信息会呈线性增长。传统的存储方式是将所有历史对话信息完整保存，导致内存占用呈现 O(n²)的增长趋势。例如，一个包含 100 轮对话的上下文可能需要存储上千个 token，这对内存和响应速度都是极大的挑战。

在处理上下文压缩问题时，我们通常会考虑以下几种技术方案：

TF-IDF：通过计算词频 - 逆文档频率来提取关键词，适合文本摘要，但对语义理解有限。
LSH（局部敏感哈希）：能够将相似的文本映射到相同的哈希桶中，适合大规模相似性搜索。
Bloom Filter：用于高效的去重操作，但可能存在一定的误判率。

Sentence-BERT 能够将句子转换为语义向量，便于后续的相似性计算。以下是实现步骤：

加载预训练的 Sentence-BERT 模型。
将对话上下文中的每句话转换为向量。
存储向量以便后续处理。

LSH 的核心思想是将相似的向量映射到相同的哈希桶中。优化策略包括：

选择合适的哈希函数和桶大小。
动态调整桶的数量以平衡压缩率和召回率。

为了保留重要的上下文信息，我们可以引入权重衰减算法：

为每个上下文片段分配初始权重。
随着时间推移，逐步衰减权重。
定期清理权重低于阈值的片段。

以下是一个带类型注解的 Python 类实现：

from typing import List, Dict
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class ContextFragment:
    text: str
    vector: List[float]
    weight: float

class ContextCompressor:
    def __init__(self, model_name: str = 'all-MiniLM-L6-v2'):
        self.model = SentenceTransformer(model_name)
        self.fragments: List[ContextFragment] = []

    def add_fragment(self, text: str, weight: float = 1.0) -> None:
        vector = self.model.encode(text)
        self.fragments.append(ContextFragment(text, vector, weight))

    def compress(self, threshold: float = 0.5) -> List[str]:
        self.fragments = [f for f in self.fragments if f.weight >= threshold]
        return [f.text for f in self.fragments]

在多语言环境中，需要确保编码的一致性，避免因编码问题导致的语义丢失。

在分布式系统中，时钟同步是确保权重衰减一致性的关键。

当压缩算法失败时，系统应具备降级能力，例如回退到简单的截断策略。