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版本：v0.4

K-means 聚类选择

概览​

kmeans 把请求发送给其最近已学习簇所分配的模型。

实现：通过 Linfa（linfa-clustering）用 Rust 实现。

主要优势​

  • 高效推理：每次查询 O(k×d)（k = 簇数，d = 嵌入维度）。
  • 将查询模式自然分组到簇中。
  • 当提示词流量自然落入重复类别时效果好。
  • 请求时路径是直接质心查找，没有在线学习。

算法原理​

  1. 训练：K-Means 用 Lloyd 算法把训练查询划分到 num_clusters 个簇。
  2. 簇-模型分配：根据历史结果质量，把每个簇映射到表现最好的模型。
  3. 推理：新查询被嵌入并分配到最近的簇质心。选择该簇映射的模型。

m∗=arg⁡min⁡c∥embed(q)−μc∥2  ⟹  model(c∗)m^* = \arg\min_{c} \| \text{embed}(q) - \mu_c \|^2 \implies \text{model}(c^*)

选择流程​

解决什么问题？​

有些提示词流量自然落入重复区域，同一模型往往胜出，但按请求做已学习排序会是不必要的开销。kmeans 把这些重复区域变成簇到模型的分配，以实现快速、稳定的路由。

何时使用​

  • 提示词流量自然分组到可重复类别（例如数学、编码、创意写作）。
  • 你有基于簇的候选模型选择器。
  • 需要每次请求高效的 O(k×d) 推理。
  • 按质量加权的簇分配已足够（相对于非线性 MLP 边界）。

已知限制​

  • 需要预训练：簇必须从历史数据中学习。
  • 簇数量固定 — 太少会丢失粒度，太多会过拟合。
  • 不重新训练就无法适应新的查询模式。
  • 基于质心的分配会忽略簇的形状/大小。

配置​

algorithm:
  type: kmeans

全局 ML 设置​

global:
  router:
    model_selection:
      ml:
        models_path: ".cache/ml-models"
        embedding_dim: 768
        kmeans:
          num_clusters: 8
          efficiency_weight: 0.0
          pretrained_path: .cache/ml-models/kmeans_model.json

参数​

参数类型默认值说明
num_clustersint8K-Means 簇数量
efficiency_weightfloat0.0选择器配置和产物中保留的兼容字段；当前请求时选择器不读取它
pretrained_pathstring—预训练 KMeans 模型路径（JSON 格式）

训练​

训练流水线见 ML Model Selection README。KMeans 模型用 Lloyd 算法在历史查询嵌入上训练。

历史提示词和结果标签可能包含敏感数据；在生成选择器产物之前，请最小化并治理训练集。完整示例见： config/fragments/algorithm/selection/kmeans.yaml。