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LLM-RAG-Longevity-Coach在数据隐私和安全方面有哪些保障措施？

2025-09-10

1.5 K

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

本地化运行：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。

本答案来源于文章《基于RAG构建提供健康建议的小助手（实验项目）》

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