基于隐私内容遮蔽和分割推理的检索增强生成方法及系统
申请号:CN202510849957
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120632080A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于隐私内容遮蔽和分割推理的检索增强生成方法及系统,所述系统通过将大语言模型分割为边缘端部署的嵌入层与输出层、云端部署的中间层,确保用户输入的自然语言问题及推理结果的明文仅在本地处理,阻止云端明文泄漏风险;同时构建三层隐私增强知识库,在离线阶段通过隐私遮蔽模块对原始知识进行动态遮蔽,并生成隐私内容与遮蔽内容的隐私映射表。系统通过分割推理杜绝了所有来自云端和通信过程中针对明文的攻击的威胁,并利用隐私增强知识库将系统在遭受针对密文张量的攻击时的隐私泄漏风险大大降低。该系统兼顾了检索增强生成系统的隐私性、低时延与高可用性。
技术关键词
大语言模型
命名实体识别模型
子系统
自然语言
遮蔽模块
生成方法
云端
中间层
明文
生成系统
标识符
鉴权
生成知识
离线
语义
阶段
格式
低时延
模板