合同与补充协议
商业条款、个人标识、签名和受限条款，需要在 AI 处理前先做准备。
面向企业 AI 团队的解决方案
面向 RAG 的 AI 数据准备解决方案
在文档进入检索、Embedding、向量数据库或内部 AI 助手前，先识别、复核并脱敏敏感信息。
bestCoffer 帮助团队为 RAG 准备可进入 AI 流程的干净副本，同时保留原始文件、权限、脱敏决策和审计证据的控制。
发布于 2026 年 7 月 10 日/更新于 2026 年 7 月 10 日
机密文档集
进入 AI 前的控制点
核心问题
RAG 会记住团队放进去的资料。
企业知识库和内部 AI 助手常常从交易资料、合规审阅、客户开户、法务文件和运营档案开始。这些文档可能包含个人信息、账号、签名、价格条款、客户名称、员工记录、受限条款或区域敏感数据，不应在缺少复核控制点的情况下直接进入检索系统。
KYC 与开户资料
身份信息、账号、地址和客户证明材料，应在索引前分类、识别和复核。
监管报送文件
监管材料可能把公开、机密和区域敏感内容混在同一批文件中。
会议纪要与通话记录
会议记录可能暴露姓名、决策、谈判立场或内部升级信息。
历史档案
旧文件往往缺少一致的元数据、标签和责任人，进入 AI 前的风险更难判断。
内部知识库导出
从网盘或门户导出的资料可能带有原系统权限和敏感语境，而 AI 层不一定理解这些边界。
bestCoffer 如何支持
先准备干净副本，再进入 AI 流程。
bestCoffer 将 AI 脱敏、人工复核、干净副本生成、虚拟数据室权限和审计记录组合在一个准备流程中，帮助团队在下游 AI 系统处理文档前建立控制点。
AI 脱敏
使用预设模板、自定义模板和自然语言指令识别敏感类别。
人工复核
在干净副本进入 AI 流程前，由责任人复核并确认处理结果。
干净副本生成
为 RAG 生成脱敏后的文件，同时让源文件继续处于受控状态。
审计证据
记录访问、处理、复核和输出决策，支持内部治理说明。
五步工作流
可落地的 RAG 数据准备路径。
01
盘点源文件
确认哪些资料库、交易文件夹、历史档案或共享盘会进入 AI 知识库。
02
定义敏感类别
在检测开始前，确定个人信息、财务、客户、合同、人事、区域和项目自定义类别。
03
执行识别与脱敏
使用 AI 脱敏标记敏感内容，并为选定流程生成脱敏副本。
04
复核并批准
由责任人确认哪些内容被移除、保留或升级处理。
05
将干净副本进入 AI 流程
把批准后的输出发送到 RAG 管道、向量数据库或内部助手，同时保留准备过程证据。
评估清单
索引前先检查准备层。
这部分可作为机密资料进入 AI 流程前的买方检查点。更完整的非结构化文档脱敏准确率评估指南已在 #193 中排期，发布后应从此处补充链接。
敏感类别覆盖
在大规模进入 RAG 前，使用代表性文件验证这一点。
文件格式覆盖
在大规模进入 RAG 前，使用代表性文件验证这一点。
复核工作流
在大规模进入 RAG 前，使用代表性文件验证这一点。
干净输出处理
在大规模进入 RAG 前，使用代表性文件验证这一点。
审计记录
在大规模进入 RAG 前，使用代表性文件验证这一点。
区域处理边界
在大规模进入 RAG 前，使用代表性文件验证这一点。
能力边界
这不是对 AI 安全的泛化承诺。
它不是完整的 AI 安全网关，也不替代提示注入防护。
它不保证满足法律合规要求，也不替代组织自己的政策审查。
它不替代下游权限、监控、检索设计或模型治理。
FAQ
AI 与数据团队常问的问题。
它是在文档进入检索增强生成、企业知识库、向量数据库或内部 AI 助手前，先识别、复核、脱敏并记录敏感信息处理过程的工作流。
在索引前脱敏，可以降低个人信息、客户资料、受限条款或敏感商业信息被不必要地索引、检索、总结或传递给 AI 工作流的风险。
会。准备步骤应发生在干净副本被 Embedding 或索引之前，让下游检索层基于经过复核的内容工作。
可以。团队可以用人工复核确认脱敏结果，再把干净副本释放给 AI 工作流。
不会。它支持文档进入 AI 前的准备，不替代模型安全、提示注入防护、运行时监控或法律审查。
团队可以保留权限、处理、复核和输出记录，用于说明哪些文件经过了处理以及由谁确认。