Privacy-Preserving RAG via Multi-Agent Semantic Rewriting: Achieving Confidentiality Without Compromising Contextual Fidelity
基于多智能体语义重写的隐私保护RAG
🧭 多Agent语义重写实现隐私保护RAG
North China Electric Power University · University of Florida · University of Macau · Macau Millennium College
通过多Agent协作语义重写去除检索内容中的隐私，将LLaMA-3-8B信息泄露从144例降至1例，且离线预处理无在线延迟
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商/推荐系统若用RAG检索含用户隐私的文档，可借鉴多Agent语义重写，在构建商品描述或用户画像时去除PII，平衡隐私与语义保真度。
- 异步预处理模块的设计不影响在线服务延迟，适合集成到数据ETL管道中，对实时推荐系统友好。
- 隐私提取-语义分析-重构的三Agent协作模式可复用到内容安全审核，多个代理协同检测并改写敏感信息。
- 对生成式推荐模型，在生成item文案时可用类似方法防止模型泄露训练数据中的隐私信息。