围绕隐私、合规、版权、事实、毒性等关键维度,提供训练数据的全链路清洗与治理。中文专项识别与监管直报通道适配国内场景。让"训前再清洗一遍"变得可执行、可审计、可复用。
从接入归一、隐私脱敏到输出审计的 12 板块全链路，190+ 算子（60 项自研）、80 条量化 KPI 覆盖隐私、合规、版权、事实、毒性全维度。
81 类个人信息与中文违禁词专项识别脱敏，含训前投毒 / 越狱 / 注入扫描，与训练流水线、数据湖、对象存储无缝对接。
内置 CleanSLM 1.5B 小模型，在违禁 / 价值观 / 事实 / 合规等灰区做裁决兜底，降低人工复核成本，算子级数据血缘留存审计证据链。
银行专属基线 v1.0（3 面 7 层 9 引擎）已落地，金融 / 医疗 / 法律 / 政务 4 行业知识图谱护城河，监管直报通道与备案材料模板化。
围绕实际业务节奏与合规节点，落地到团队可复用的安全流程。
面向自建大模型的银行、保险、医疗、政务、教育、互联网、车企。
面向数据治理与合规岗，采用开源数据集前做隐私、版权与合规审查。
面向模型运营（MLOps）数据质量团队，对 RAG 知识库入库内容做清洗。
面向第三方数据测评与审计机构，把识别、清洗、审计做成备案材料一次成稿。
以下为典型值，具体收益以 POC 一案一议为准。
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