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「隐私」找到 71 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…理解与内容安全 1. 敏感信息识别与脱敏 多层检测：正则规则（身份证、手机号）→ 命名实体识别模型 → LLM自判断（"这是否包含隐私？"） 动态脱敏：根据用户身份标签决定脱敏强度，如普通用户打码、管理员可见 上下文感知：结合对话历史判断信息敏感度，避免"张三的电话"这类指代泄露 2. 意图风险分级 用户请求先过风险分类器：L1常规查询/L2敏感操作/L3高危指令 高风险操作强制触发二次确认或人工审核 二、架构层：权限与审计 1. 三级权限体系 层级 控制对象 实现方式 用户…
匹配正文：…务摘要和可复用经验。 长期记忆不能见什么存什么。每次对话都有寒暄、临时目标、错误猜测和敏感内容。全部写入会让记忆库快速变脏，也增加隐私风险。 一个完整生命周期包括五步。 写入 判断一条信息是否值得长期保存，记录来源、主体、时间、有效期、权限和置信状态。高敏感信息需要明确授权，有些内容根本不应保存。 检索 新任务先按用户、租户、时间和类型过滤，再做关键词或语义检索。召回结果不是事实真理，需要检查来源与当前任务相关性。 更新 用户偏好会变化，业务事实会过期。新信息应覆盖、并存或形…
匹配正文：…以记录 ID、类型、状态和脱敏摘要。调试人员通过受控权限再访问原记录。这样既能复现“为什么用了这条记忆”，也不会让排障日志变成新的隐私副本。 出现错误时按链路排查： 该信息当初是否应该写入； 条目的用户、任务和状态是否正确； 检索前过滤是否遗漏； 语义召回是否选错相似历史； 冲突合并是否让旧值覆盖新值； 过期或删除是否没有同步到某个副本； 最终模型是否忽略了明确标注的来源优先级。 每修复一个 bad case，都应补进回归集，并同时加一个相邻反例。例如修复“能找回旧预算”后，…
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