虽然原文没有详细说明数据安全措施，但结合技术实现和最佳实践，可以分析该项目可能采取以下隐私保护策略：
1. 数据处理方式
- 局所的な操作：项目设计为本地安装，用户健康数据不会上传云端
- <strong]最小化数据收集：仅收集回答问题必需的健康参数
2. 技术保障
- <strong]匿名化处理：可能的去标识化技术处理敏感健康信息
- <strong]安全检索：RAG系统在检索外部知识库时可能采用加密查询
3. 开源优势
- <strong]透明代码审计：开源特性允许专业人员审查数据处理逻辑
- <strong]用户自主控制：高级用户可以自定义数据存储位置和访问权限
需要注意的是，作为研究项目，用户在处理极敏感健康数据时仍应谨慎，建议：
- 不在公共网络环境下使用
- 定期清理本地缓存数据
- 避免输入完整病历等高度敏感信息
对于商业应用场景，还需要额外通过HIPAA等医疗隐私合规认证。
この答えは記事から得たものである。健康アドバイスを提供するミニ・アシスタントのRAGベースの構築（パイロット・プロジェクト）について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LLM-RAG-Longevity-Coach在数据隐私和安全方面有哪些保障措施？
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