针对金融/医疗等隐私数据场景，推荐以下优化方案：
- Örtlicher Einsatz：通过git clone安装而非API调用，避免敏感数据外传
- 模块化定制：关闭非必要模块（如移除–use_routing参数），减少数据暴露面
- 内网数据源配置：将数据库路径指向内部服务器，确保不连接外网知识库
- 日志管控：定期清理outputs/目录中的中间结果文件
- Leistungsüberwachung：分析overall_results.txt中的耗时指标，针对性地优化SQL查询或JSON解析效率
实施案例：某医院使用Graph模式分析患者数据库时，通过禁用反思机制（移除–use_reflection）和设置数据缓存，将查询速度提升40%的同时确保HIPAA合规。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSieve: ein intelligentes RAG-Informations-Screening-Tool zur Verarbeitung komplexer AbfragequellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Leistung von DeepSieve in privaten Datenszenarien optimieren?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil