pain point analysis
传统文档检索会返回完整文档内容，导致LLM上下文窗口被低效占用。DiffMem通过三级优化策略解决该问题：
核心优化方案
- Current State Focus：默认只索引最新版Markdown文件，避免历史版本占用令牌
- 深度分级控制::
depth="basic"：返回实体关系图谱的核心节点（约50-100 tokens）depth="wide"：包含2度关联实体（约200-300 tokens）depth="deep"：触发语义搜索返回完整内容
- BM25动态裁剪：对长文档自动提取相关性最高的3个段落
实现示例
# 获取精简上下文
context = memory.get_context("用户查询", depth="basic")
# 与LLM交互时组合提示词
prompt = f"基于以下上下文：{context}n回答：{query}"Effect Comparison
测试显示相比传统方法：
– 基础查询节省68%令牌消耗
– 响应延迟降低40%
– 答案准确率提升22%（因噪声减少）
This answer comes from the articleDiffMem: a Git-based versioned memory repository for AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化AI对话系统中文档检索的令牌经济性？
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