OverSearchGuard

OverSearchGuard 是一个面向 Agentic RAG 的证据治理层：它位于“检索”和“生成”之间，在调用大模型之前，把大段证据裁剪为少量、高置信、具备冲突处理能力的证据行——无需微调。

检索 → OverSearchGuard → LLM

解决什么问题

• 抵御“错但重复”刷屏：通过 cap-per-source 限制低质量重复证据的主导性。
• 显式建模可靠度与新鲜度：source weights + half-life 衰减。
• 成本导向决策：报告 TPC（total tokens per correct），并支持可选的 BEA（预算内逐步加证据）。

结果（可复现）

基准：paper 套件（n=300，google/flan-t5-small，CUDA）。

• 准确率：0.143 → 0.970（bea_fallback，最好）
• 平均总 tokens：491.5 → 117.3

作为库使用

from oversearchguard.api import build_thin_prompt

payload = build_thin_prompt(question, evidence_lines)
prompt = payload["prompt"]       # 直接发给任意 LLM
candidate = payload["candidate"] # CACT 候选值（可用于 guardrail）