# 相关性评分系统增强总结

## 📋 增强内容

### Phase 3.3: 增强相关性评分系统 ✅

#### 1. 多维度评分系统（对标 Claude Code）

**优化前**（3个维度）：
- BM25关键词匹配：权重 0.5
- 访问频率：权重 0.3
- 时间衰减：权重 0.2

**优化后**（4个维度）：
- ✅ BM25关键词匹配：权重 0.4（调整）
- ✅ 访问频率：权重 0.25（调整）
- ✅ 时间衰减：权重 0.15（调整）
- ✅ **依赖关系评分**：权重 0.2（新增）

#### 2. 依赖关系评分实现

**核心功能**：
- ✅ `calculateDependencyScore(file, contextFiles)` - 基于上下文文件计算依赖关系评分
- ✅ `calculateDependencyScoreBasic(file)` - 基础依赖关系评分（无上下文时）
- ✅ `isFileMatchingPackage(file, packageName)` - 包名匹配检查

**评分逻辑**：
1. **反向依赖**：如果文件被其他上下文文件依赖，得分更高（权重 0.5）
2. **正向依赖**：如果文件依赖其他上下文文件，也得分（权重 0.3）
3. **归一化**：基于匹配数量和上下文文件数量进行归一化
4. **基础评分**：无上下文时，基于文件本身的依赖信息计算基础分数

## 🏗️ 实现细节

### 方法签名增强

```cangjie
// 优化前
public func calculateRelevance(
    file: FileContext,
    query: String
): Float64

// 优化后
public func calculateRelevance(
    file: FileContext,
    query: String,
    contextFiles!: Option<Array<FileContext>> = None
): Float64
```

### 依赖关系评分算法

```cangjie
// 1. 检查反向依赖（被其他文件依赖）
for (otherFile in contextFiles) {
    for (imp in otherFile.imports) {
        if (this.isFileMatchingPackage(file, imp)) {
            dependencyStrength += 0.5  // 被依赖得分更高
        }
    }
}

// 2. 检查正向依赖（依赖其他文件）
for (imp in file.imports) {
    if (this.isFileMatchingPackage(otherFile, imp)) {
        dependencyStrength += 0.3  // 依赖其他文件得分较低
    }
}

// 3. 归一化和综合评分
let finalScore = (dependencyStrength / contextFiles.size) * 0.6 + normalizedScore * 0.4
```

### rankFilesByRelevance 增强

**优化前**：
- 逐个计算相关性，不考虑文件间的依赖关系

**优化后**：
- ✅ 先收集所有文件
- ✅ 计算相关性时传入上下文文件数组
- ✅ 支持依赖关系评分

## 📊 性能影响

### 预期改进

1. **更智能的文件选择**：
   - 优先选择与其他上下文文件有依赖关系的文件
   - 提升上下文的完整性和相关性

2. **模块化代码识别**：
   - 识别模块化代码结构
   - 自动包含相关的依赖文件

3. **上下文质量提升**：
   - 更完整的代码上下文
   - 减少遗漏重要依赖文件的情况

## ✅ 验收标准

- [x] 依赖关系评分维度已添加
- [x] 权重分配合理（总和为1.0）
- [x] 支持有上下文和无上下文两种场景
- [x] `rankFilesByRelevance` 已更新以支持依赖关系评分
- [x] 构建成功，无错误
- [x] Linter 检查通过
- [x] 代码符合高内聚低耦合原则

## 📝 相关文件

- `src/core/context/context_engine.cj` - 主要实现文件
- `context1.md` - 改造计划文档

## 🔮 未来改进方向

### 短期（可选）
- 优化包名匹配算法，提高准确性
- 支持更复杂的依赖关系分析（间接依赖）

### 长期（可选）
- 添加代码覆盖度评分（coverage）
- 添加语义相似度评分（基于 embedding，如果可用）

