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如何优化DeepSieve在隐私数据场景下的性能表现？

2025-08-19

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针对金融/医疗等隐私数据场景，推荐以下优化方案：

本地化部署：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
性能监控：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。

本答案来源于文章《DeepSieve：处理复杂查询源的RAG智能信息筛选工具》

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