CLAP（Chat Local And Persistent）系列对话语境可加载设计的隐私优先型本地大语言模型交互系统

人工智能

【成果进展】：CLAP（Chat Local And Persistent）系列软件具有独特的对话语境可加载设计，是系列基于隐私优先型本地大语言模型交互系统，已经获本软件著作权1项，相关软件著作权多项。

【理论创新】：提出"网络敏感场景下的全链路隐私对话"理论框架，通过本地模型计算、数据持久化存储、二进制会话封装三位一体架构，突破传统云端算力的依赖与数据存储的范式；设计会话状态机模型，实现对话上下文的版本化存储与精准回溯，理论层面解决隐私对话的完整性验证难题。

【应用场景】：构建可插拔式架构，预留图像/语音编解码接口，通过二进制会话容器实现多模态数据的原子化封装。创新性实现对话记录与本地文档知识库的向量化对齐，利用轻量化嵌入模型建立会话-文档关联索引，支持基于上下文的私有知识检索增强。

【成果原理】：采用PySide6+BeeWare构建跨平台隐私沙箱，相较传统方案，为隐私敏感场景提供开箱即用的企业级解决方案。

原型验证