关键词评分检测

概述

MemPalace 的 Room 检测机制，通过纯关键词统计（无 LLM 调用）将内容分类到不同主题 Room，支持四级级联检测优先级。

关键内容

• 两套实现：room_detector_local.py（本地文件，~60 个关键词映射规则）和 convo_miner.py（对话内容，5 大分类约 56 个关键词）
• 四级检测优先级：1. 文件夹路径（/auth/ → auth room）→ 2. 文件名（auth.py → auth room）→ 3. 内容关键词评分 → 4. 默认归入 general
• 关键词评分逻辑：对每条内容的前 2000 个字符计算各分类命中关键词数量，最高分的分类成为 Room。速度优先，只扫描前 2000 字符
• Room 关键词分类：technical（13 个关键词：code、python、api 等）、architecture（10 个）、planning（10 个）、decisions（10 个）、problems（10 个）
• 无 LLM 调用：纯关键词统计，零模型成本。这是 MemPalace 设计哲学的体现——结构本身带来精度提升，不需要额外模型
• 交互式确认：用户可以修改 Room 分配，修改保存到 mempalace.yaml 配置文件

来源

• mempalace_02_palace_architecture.md — MemPalace 深度解析第二篇

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