概要

このリポジトリは、LLMの「コンテキストウィンドウ」制約に対応するための実用的なフレームワークを提供します。ドキュメントのチャンク化と埋め込み検索に基づくセマンティックRAG、段階的に必要なコンテキストのみを読み込むプログレッシブローディング、さらにMCP（外部メモリ／制御プレーン）との統合により、不要なトークン送信を削減して効率的に会話状態やドキュメントコンテキストを維持できます。Pythonで実装され、実運用を意識した設計が特徴です。

リポジトリの統計情報

スター数: 2
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 2
コミット数: 5
ファイル数: 9
メインの言語: Python

主な特徴

プログレッシブローディングにより必要に応じてコンテキストを段階的に読み込む設計
セマンティックRAG（埋め込み検索）で関連部分のみを抽出して再利用
MCP（外部メモリ/管理プレーン）との統合で長期的なコンテキスト保持を支援
トークン使用量の大幅削減（リポジトリ目標：1セッションあたり70k+トークン節約）

技術的なポイント

本プロジェクトは「必要な情報だけを必要なときに渡す」ことを軸に設計されています。まず入力ドキュメントはチャンク化され、各チャンクに対して埋め込みベクトルが作成されることでセマンティック検索が可能になります。クエリに対してはまず高速な近似検索で候補チャンクを絞り込み、その後段階的（プログレッシブ）に上位の候補をロードして文脈を再構成します。これにより、初期段階では最小限のトークン量で応答を生成し、必要に応じて詳細を追加することでトークンコストを抑えられます。MCP統合は、外部のメモリ層や管理プレーンへのメタデータ同期、キャッシュ管理、要約の蓄積などを担い、長期セッションやマルチセッションでの一貫性を保ちます。実装面ではPythonを基盤にし、埋め込み生成（任意のベクトルDB/埋め込みモデルとの連携）、非同期取得やバッチ化、要約による情報圧縮、及びAPIアダプタ（例：Claude向けの設定ディレクトリなど）を想定した構成が見られます。設計はL①LM呼び出し回数やトークン使用量の削減を重視しており、運用時のスケーラビリティとコスト効率を両立することを目標にしています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.claude: dir
.gitignore: file
CONTRIBUTING.md: file
LICENSE: file
QUICK_REFERENCE.md: file

…他 4 ファイル

まとめ

コンテキスト管理とトークン節約に特化した実用的なRAGフレームワークです。

リポジトリ情報：

名前: efficient-context-RAG
説明: A comprehensive system for maintaining efficient AI context windows through progressive loading, semantic RAG, and MCP integration. Save 70k+ tokens per session.
スター数: 2
言語: Python
URL: https://github.com/PFCLEEAI/efficient-context-RAG
オーナー: PFCLEEAI
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/128824106?v=4

READMEの抜粋：

Efficient Context RAG

A comprehensive system for maintaining efficient AI context windows through progressive loading, semantic RAG, and MCP integration.

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Efficient Context RAG — 効率的なコンテキスト管理RAG