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BM25 + TF-IDF：我如何为 Claude Code 构建语义路由引擎

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开篇：为什么需要语义路由

如果你用过 Claude Code，你一定体会过它的"万能感"——几乎任何问题都能给出像样的回答。但随着深度使用，另一个问题慢慢浮现：什么都会，但什么都不够专业。

当你在处理一个复杂的 Kubernetes 网络故障时，你希望得到的不是一个"全知"AI 给出的笼统建议，而是一个真正懂 K8s 网络栈的专家，能直接帮你分析 iptables 规则、CNI 插件冲突和 Service CIDR 问题。

这就引出了一个系统设计问题：与其让一个 AI 做所有事，不如路由到 50 个专家。

这正是我在构建 Bookworm Smart Assistant 时的核心思路。Bookworm 是一套运行在 Claude Code 之上的智能路由系统，通过语义分析，自动将用户的自然语言请求路由到最合适的专家技能：

"React 页面加载慢"  → performance-expert    (不是 frontend-expert)
"API 安全漏洞"      → security-expert       (不是 backend-builder)
"帮我写个 PRD"      → product-manager-expert
"从零搭建电商后台"  → orchestrator          (多技能编排)

注意第一个例子：用户说的是 React，但问题是性能，所以应该路由到性能专家而非前端专家。这种语义理解，正是路由引擎最难的部分。

为什么选择 BM25，而非向量匹配

在构建路由引擎时，我面临一个技术选型问题：用 embedding 向量匹配，还是 BM25？

搜索引擎领域有一个类比可以帮助理解：Google 最早用的就是 BM25 家族的算法（准确说是基于 TF-IDF 的改进变体）来匹配用户查询和网页文档。BM25 的优势在于：

1. 可解释性强：每个关键词的贡献都可以量化，方便调试
2. 无需 GPU/API：纯本地计算，零延迟
3. 精确匹配优先：技术名词（如 Kubernetes、Playwright）精确命中权重高
4. 易于微调：通过三层权重体系细粒度控制每个关键词的重要性

向量 embedding 的优势在于语义泛化（"速度慢"能匹配 "performance"），但在这个场景下，我们有更好的解法：同义词展开。通过维护一个人工精心整理的 19 组同义词词典，可以在不引入向量模型的情况下，实现中英文混合输入的语义覆盖。

这篇文章将完整拆解这套路由引擎的技术实现，包括算法细节、工程踩坑和效果数据。所有代码片段均来自真实生产源码（scripts/route-analyzer.js、scripts/tfidf-engine.js）。

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Part 1：BM25 算法原理与适配

BM25 经典公式

BM25（Best Match 25）是信息检索领域的标准排序算法，由 Robertson 等人于 1994 年提出。其核心公式为：

Score(q, d) = Σ IDF(t) × f(t,d) × (k1 + 1) / (f(t,d) + k1 × (1 - b + b × |d| / avgdl))

其中：

• q：查询 (query)
• d：文档 (document)，在我们的场景中是"技能"(skill)
• t：查询中的每个词项 (term)
• f(t, d)：词 t 在文档 d 中的频率 (term frequency)
• |d|：文档长度（关键词数量）
• avgdl：语料库中文档的平均长度
• k1：词频饱和参数，控制词频对评分的影响上限
• b：长度归一化参数，控制文档长度对评分的影响程度

IDF（逆文档频率）的计算公式为：

IDF(t) = log((N - df(t) + 0.5) / (df(t) + 0.5) + 1)

其中 N 是技能总数，df(t) 是包含词 t 的技能数量。

参数调优：k1 和 b 的工程选择

在原始论文中，BM25 推荐的参数范围是 k1 ∈ [1.2, 2.0]，b ∈ [0.75, 1.0]。我们最终选择了：

• k1 = 1.2（词频饱和较快，避免某个关键词独霸评分）
• b = 0.75（中等长度归一化，对关键词数量多的技能有轻微惩罚）

为什么这样选？在路由场景中，一个技能通常有 30-80 个关键词（文档长度差异不大），长度归一化的影响相对较小。b=0.75 是经典值，也是大多数搜索引擎的默认选择。

核心源码：BM25 评分实现

以下是 scripts/route-analyzer.js 中的 BM25 核心实现（第 104-152 行）：

// === BM25 参数构建 (v4.9) ===
function buildBM25Params(index) {
  const skills = index.skills || [];
  const N = skills.length;

  // 计算平均文档长度 (关键词数)
  let totalDl = 0;
  for (const skill of skills) {
    totalDl += (skill.keywords || []).length;
  }
  const avgdl = N > 0 ? totalDl / N : 1;

  // 构建倒排索引计算 IDF
  const df = new Map(); // keyword → 出现在多少个技能中
  for (const skill of skills) {
    const seen = new Set();
    for (const { keyword } of (skill.keywords || [])) {
      const kw = keyword.toLowerCase();
      if (!seen.has(kw)) {
        seen.add(kw);
        df.set(kw, (df.get(kw) || 0) + 1);
      }
    }
  }

  // 预计算 IDF: log((N - df + 0.5) / (df + 0.5) + 1)
  const idf = new Map();
  for (const [kw, docFreq] of df) {
    idf.set(kw, Math.log((N - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5) + 1));
  }

  return { N, avgdl, idf, df };
}

/**
 * BM25 单项评分
 */
function computeBM25Score(tf, idf, dl, avgdl, k1 = 1.2, b = 0.75) {
  const numerator = tf * (k1 + 1);
  const denominator = tf + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl);
  return idf * numerator / denominator;
}

与经典 BM25 的差异：TF 的语义化

在标准 BM25 中，f(t, d) 是词在文档中的出现次数。但在我们的场景中，每个关键词被设计者赋予了人工权重（三层权重体系，详见 Part 2），这个权重本质上就是对该关键词"重要程度"的语义编码。

因此，我们将关键词的三层权重作为 BM25 中的 f(t, d)（即 TF 替代值），精确匹配时取原始权重，包含匹配（partial match）时打 0.6 折扣：

// 精确匹配
if (queryTokens.has(kwLower)) {
  const bm25 = computeBM25Score(adjustedWeight, kwIDF, dl, avgdl);
  totalScore += bm25;
  continue;
}

// 包含匹配 (折扣 0.6)
for (const token of queryTokens) {
  if (token.length >= 3 && kwLower.includes(token)) {
    const bm25 = computeBM25Score(adjustedWeight * 0.6, kwIDF, dl, avgdl);
    totalScore += bm25;
    break;
  }
}

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Part 2：TF-IDF 三层关键词体系

为什么需要三层权重

在 50 个专家技能中，关键词的区分能力差异巨大：

• Playwright 只属于 browser-automation-expert，出现即定位（高区分度）
• 部署 在 frontend、backend、devops、cloud-native 等 20+ 个技能中都有，几乎无区分能力（低区分度）

如果用统一权重处理所有关键词，低区分度关键词会造成大量噪声。三层权重体系正是为了解决这个问题。

三层权重设计

层级	权重值	含义	示例关键词
core	1.0	核心定义词，技能的唯一标识	Playwright（browser-automation）
strong	0.7	强相关词，高度倾向于该技能	E2E测试（browser-automation）
extended	0.4	扩展词，有弱关联但不唯一	测试（多技能共享）

TF-IDF 加权的计算过程

在索引编译阶段，scripts/tfidf-engine.js 对每个关键词叠加 IDF 权重，生成 tfidfWeight 字段（源码第 41-63 行）：

/**
 * 计算平滑 IDF 值
 * 公式: log((N+1)/(df+1)) + 1
 */
function computeIDF(df, N) {
  return Math.log((N + 1) / (df + 1)) + 1;
}

/**
 * 为索引中的每个关键词附加 tfidfWeight 字段
 * tfidfWeight = 原始 weight * IDF
 */
function applyTFIDFWeights(index) {
  const skills = index.skills || [];
  const N = skills.length;
  const corpus = buildCorpus(skills);

  for (const skill of skills) {
    for (const kwEntry of (skill.keywords || [])) {
      const kw = kwEntry.keyword.toLowerCase();
      const df = corpus.has(kw) ? corpus.get(kw).size : 0;
      const idf = computeIDF(df, N);
      kwEntry.tfidfWeight = Math.round(kwEntry.weight * idf * 100) / 100;
    }
  }
}

注意这里使用的是平滑 IDF（加法平滑 log((N+1)/(df+1)) + 1），而不是标准 IDF（log(N/df)）。平滑公式的好处是避免了 df=N 时 IDF 为 0 的问题，保证每个关键词至少有基础权重。

实际效果对比

以 N=50 个技能为例，不同区分度的关键词：

关键词	df（出现技能数）	IDF	weight	tfidfWeight	说明
playwright	1	4.63	1.0	4.63	极高区分度
kubernetes	1	4.63	1.0	4.63	极高区分度
react	8	1.95	1.0	1.95	中等区分度
性能优化	15	1.22	0.7	0.85	中低区分度
部署	25	0.73	0.4	0.29	低区分度

可以看到，虽然 react 也是 core 关键词（weight=1.0），但因为它出现在 8 个技能中，TF-IDF 自动将其 tfidfWeight 压低到 1.95，而 playwright 的 tfidfWeight 高达 4.63。

运行时的 IDF 处理：避免双重应用

这里有一个关键的工程细节：tfidfWeight 已经在编译期将 IDF 因子融入权重中了。如果在运行时 BM25 评分时再乘以 IDF，就会双重应用 IDF，导致高区分度关键词被过度放大。

这正是 v5.5 架构评审发现的一个 P0 级 Bug（详见 Part 6 踩坑部分）。修复方式是在运行时检测关键词是否已有 tfidfWeight，有则将 IDF 设为 1：

// route-analyzer.js 第 223-224 行
// 修复: tfidfWeight 已含 IDF 因子，BM25 中不再重复乘以 IDF
const kwIDF = kwEntry.tfidfWeight ? 1 : (idfMap.get(kwLower) || 0);

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Part 3：上下文感知融合

单维 BM25 的局限

纯 BM25 评分有一个问题：它只看当前这条消息，忽略了会话上下文。

假设用户刚完成了一个 React 组件的开发（用了 frontend-expert），现在说"帮我优化一下"。这句话本身没有任何技术关键词，BM25 会输出低置信度并回退到默认技能。但结合会话上下文，答案很可能仍是 frontend-expert。

四维融合公式

v5.0 引入了上下文感知融合，将四个维度的信号线性叠加：

/**
 * 融合 BM25 + 上下文 + 项目类型 + 工作流模式
 * 权重: BM25 0.6 + context 0.2 + project 0.1 + workflow 0.1
 */
function contextAwareScore(bm25Score, contextScore, projectBoost, workflowScore) {
  const CTX_BASE = 5.0;
  return bm25Score * 0.6
    + contextScore * CTX_BASE * 0.2
    + projectBoost * CTX_BASE * 0.1
    + workflowScore * CTX_BASE * 0.1;
}

四个维度的语义：

• BM25 基础分（0.6）：当前消息与技能关键词的语义匹配度，权重最高
• 会话上下文（0.2）：最近 10 次技能调用历史，衰减因子 0.85
• 项目类型（0.1）：当前工作目录的技术栈类型（9 种项目类型检测）
• 工作流模式（0.1）：基于历史操作序列的 n-gram 模式预测

会话滑动窗口设计

会话上下文由 scripts/context-tracker.js 维护，核心是一个最多保存 10 条记录的滑动窗口，每个历史技能调用带有衰减系数：

const MAX_WINDOW = 10;
const DECAY_FACTOR = 0.85;

function computeContextScore(candidateSkill, composableIndex) {
  const state = loadState();
  const recent = state.recentSkills;
  if (recent.length === 0) return 0;

  let score = 0;

  for (let i = 0; i < recent.length; i++) {
    const recentSkill = recent[recent.length - 1 - i];
    const decay = Math.pow(DECAY_FACTOR, i);

    // 同技能重复使用 +0.3
    if (recentSkill === candidateSkill) {
      score += 0.3 * decay;
      continue;
    }

    // composable enhances 关系 +0.5
    const comp = composableIndex[recentSkill] || {};
    if (comp.enhances && comp.enhances.includes(candidateSkill)) {
      score += 0.5 * decay;
    }
  }

  return Math.min(1.0, Math.round(score * 100) / 100);
}

衰减系数 0.85 的含义：最近一次调用的权重是 1.0，上一次是 0.85，再上一次是 0.72（0.85²），以此类推。10 次前的调用权重已衰减至 0.85⁹ ≈ 0.23。

为什么从乘法改为线性加权

v5.5 架构评审发现了一个严重问题：原始版本使用乘法调制融合：

// 原始错误公式（已废弃）
return bm25Score * (1 + contextScore * 0.2) * (1 + projectBoost * 0.1) * ...

这个公式有一个致命缺陷：当 bm25Score = 0 时（BM25 无匹配），整个乘积仍然为 0，上下文信号完全失效。改为线性加权后，上下文信号可以独立贡献分数，实现真正的上下文延续。

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Part 4：消歧规则引擎

"测试"一词的路由挑战

中文的"测试"是一个典型的多义词，在不同上下文中指向完全不同的技能：

输入示例	正确路由	错误路由（不消歧时）
"帮我写单元测试"	tester-expert	正确
"渗透测试报告怎么写"	security-expert	tester-expert
"用户可用性测试方法"	ux-researcher	tester-expert
"A/B 测试怎么设计"	data-analyst-expert	tester-expert

27 条消歧规则的设计

消歧规则引擎采用模式匹配 + 分数调整的方式处理这类问题。每条规则包含：

• trigger：正则表达式，匹配时激活规则
• boost：被加分的目标技能
• penalty：被降分的竞争技能列表
• weight：加分强度（0.2-0.3）

以"测试污染"消歧为例（scripts/disambiguation-rules.json）：

{
  "id": "R19",
  "note": "安全测试 → security-expert (tester 消歧)",
  "trigger": "渗透测试|安全测试|漏洞测试|fuzz.*test|模糊测试",
  "boost": "security-expert",
  "penalty": ["tester-expert"],
  "weight": 0.3
}

规则应用的核心逻辑：

function applyDisambiguation(results, queryText, index) {
  if (results.length < 2) return results;

  for (const rule of DISAMBIGUATION_RULES) {
    if (!rule.trigger.test(queryLower)) continue;

    const boosted = results.find(r => r.name === rule.boost && r.score > 0);
    if (!boosted) continue;

    // 基于原始分数计算 boost，取最大值而非累积相乘
    if (!boosted._baseScore) boosted._baseScore = boosted.score;
    const candidateScore = boosted._baseScore * (1 + rule.weight);
    boosted.score = Math.max(boosted.score, candidateScore);

    // 排名强制: 被惩罚技能不得超过 boosted
    for (const r of results) {
      if (rule.penalty.includes(r.name) && r.score > boosted.score) {
        r.score = boosted.score * 0.95;
      }
    }
  }

  results.sort((a, b) => b.score - a.score);
  return results;
}

规则外部化的设计决策

v5.5 将消歧规则从 JavaScript 代码中抽出，存放到独立的 disambiguation-rules.json 文件中。外部化后，规则的迭代速度明显加快——从 v5.5 到 v5.6，仅用一次 PR 就新增了 5 条规则（R23-R27）。

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Part 5：自适应学习闭环

显式纠正 + 隐式反馈

学习信号来源有两类：

显式纠正：用户手动指出路由错误：

{
  "ts": "2026-02-27T10:23:15Z",
  "query": "React 组件加载慢",
  "routedTo": "frontend-expert",
  "correctedTo": "performance-expert",
  "topConfidence": 0.72
}

隐式反馈：路由后 5 分钟内监测实际技能调用。如果用户路由到 A 后随即切换到 B，则以 0.5 倍权重记录为弱信号。

权重学习：指数衰减 5 天半衰期

对每条纠正记录的衰减公式：

decay = 0.5 ^ (age / (5 × 86400s))
delta = 0.1 × decay × implicitFactor

其中 implicitFactor 对隐式反馈为 0.5，手动纠正为 1.0。

安全约束：防止学习系统暴走

约束	实现
权重限幅	[-0.5, +0.5]，防止单一反馈主导
技能名白名单	只接受 skills-index.json 中存在的技能
Holdout 验证集	70/30 分割，30% 不参与训练
权重快照	每次学习前自动备份，保留最近 20 个

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Part 6：工程经验与踩坑

坑 1：IDF 双重应用（P0 级 Bug）

现象：高区分度关键词得分异常高。

根因：tfidf-engine.js 编译期已将 IDF 乘入 tfidfWeight，运行时 BM25 又乘了一次 IDF，导致权重被平方放大：

错误分数 = (weight × IDF) × IDF = weight × IDF²

修复：运行时检测 tfidfWeight 存在则 kwIDF=1。

坑 2：testing 同义词污染

现象："A/B 测试"、"渗透测试"全部被路由到 tester-expert。

根因：同义词词典有泛化的 testing 组，把所有含"测试"的查询都展开到 tester 的核心关键词。

修复：拆分为 testing-unit（正统测试）和 testing-meta（测试类比），同时补充消歧规则 R19-R22。

坑 3：融合公式的零点问题

现象：会话中重复使用同一技能后输入模糊查询，上下文无效。

根因：乘法融合在 bm25Score=0 时整个结果为 0，上下文信号完全丢失。

修复：改为线性加权，引入 CTX_BASE=5.0 归一化。

坑 4：管道命令的退出码覆盖

现象：vitest run | tail -5 退出码始终是 tail 的 0，即使测试失败也判成功。

修复：解析命令输出内容，识别 12 种测试框架的汇总行格式。

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Part 7：性能与效果

路由评分性能

阶段	耗时
索引加载（首次）	~15ms
tokenize + 同义词展开	< 1ms
BM25 评分（50 技能）	~2ms
上下文融合	< 0.5ms
消歧规则（27 条）	< 0.5ms
总计（热缓存）	< 5ms

10 维健康评分体系

维度	权重	当前值
H1 配置一致性	13%	100
H2 行为基线（IQR+Z-score）	13%	100
H3 磁盘健康	10%	100
H4 钩子完整性（SHA256+HMAC）	13%	100
H5 技能索引同步	9%	100
H6 规则缓存新鲜度	9%	100
H7 路由准确率（455条反馈）	13%	100
H8 学习收敛	10%	90
H9 路由合规率	10%	100
H10 Hook 有效性	9%	100
综合健康分		99 / 100

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总结与展望

这套基于 BM25 + TF-IDF + 上下文感知的语义路由引擎，经过从 v4.8 到 v5.6 的 8 个版本迭代，形成了一套完整的技术栈：

用户输入
  → tokenize (中文滑动窗口 + 英文单词 + 复合词优先)
  → 同义词展开 (19 组，覆盖中英文混合输入)
  → BM25 评分 (三层权重 × TF-IDF × 长度归一化)
  → 上下文融合 (BM25×0.6 + 会话×0.2 + 项目×0.1 + 工作流×0.1)
  → 消歧规则 (27 条正则，处理多义词边界)
  → 归一化置信度 (HIGH/MED/LOW 三档)
  → 学习闭环 (指数衰减权重，5天半衰期，Holdout 验证)

核心设计理念：可解释、可调试、可学习。

下一步计划

向量混合检索：对于长文本输入（>50 字），计划引入轻量 embedding，与 BM25 做 RRF（Reciprocal Rank Fusion）混合排序。

实时规则学习：基于路由反馈数据，自动识别高频误路由 pattern，辅助生成新的消歧规则候选。

多语言分词增强：计划引入 jieba 或 pkuseg 的 WASM 版本，作为滑动窗口的增强补充。

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项目地址：Bookworm Smart Assistant

本文所有代码片段来自 Bookworm Smart Assistant v5.6 真实生产源码。 核心文件：scripts/route-analyzer.js（589行）、scripts/tfidf-engine.js（124行）、scripts/disambiguation-rules.json（27条规则）。

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