一句话结论：不是什么数据都能喂给大模型。客户隐私、商业机密、源码密码，喂了就出事。先分级，再脱敏，最后才喂。
用大模型做AI客服、知识库，要把企业数据喂进去。但大模型不是本地的，数据发出去就收不回来。
喂错了数据：
| 级别 | 数据类型 | 能喂大模型吗 |
|---|---|---|
| 公开 | 官网公开内容、产品介绍 | ✅ 可以 |
| 内部 | 内部流程、SOP文档 | ✅ 脱敏后可以 |
| 机密 | 客户名单、报价、成本 | ⚠️ 脱敏后谨慎 |
| 绝密 | 源码、密码、核心算法 | ❌ 绝对不行 |
简单脱敏：手机号中间4位打星号、姓只留第一个字、邮箱用户名打星号。
高级脱敏：用脚本批量处理，正则匹配手机号/身份证/邮箱，自动打码。
如果数据特别敏感：
坑1：不脱敏直接喂
客户名单直接扔给大模型，隐私泄露。先脱敏再喂。
坑2：把密码写进prompt
prompt里写了数据库密码，大模型记住了。密码放环境变量，别写进prompt。
坑3：用公共API处理敏感数据
公共API的数据可能被用来训练。敏感数据用私有化部署。
坑4：不清理对话历史
对话历史里有敏感信息，被别人看到。定期清理。
脱敏后可以。手机号、姓名、身份证要打码，不然违法。
核心源码不要喂。公共代码可以。喂之前先脱敏。
数据分级：公开/内部/机密/绝密。机密以上不喂。
不一定。国内大模型也有数据留存政策。敏感数据用私有化部署最安全。
定期扫描知识库，看有没有手机号/身份证/密码。用脚本自动检查。
不知道怎么脱敏？
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