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开发者分享本地 LLM 栈泄漏点：OCR 与评测
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先了解这件事
AI 综述
2026-09-30，有开发者分享「数据不出楼」的全本地 LLM 栈经验：本地跑模型本身不难，数据泄漏多来自不经意的第三方 HTTP 调用。其指出最易泄漏的两个环节是文档解析/OCR 与评测——PDF 往往在 chunking 之前就被调用云解析器，评测环节则会把 prompt 发给托管 judge 或 tracing 面板。建议改用 LiteParse 等开源解析器、本地 judge 与自托管 tracing。报道属经验分享与建议性质，未给出具体泄漏案例或量化数据。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展9月30日 15:18
开发者指出本地 LLM 栈最易泄漏点是文档解析/OCR 与评测，建议换开源解析器与本地 judge。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- AGI Hunt数据不出楼的 LLM 栈：最易漏的泄漏点在 OCR 和评测环节
开发者分享「数据不出楼」本地 LLM 栈经验：本地跑模型不难，泄漏多来自不经意的第三方 HTTP 调用。最易漏的是文档解析/OCR 与评测：PDF 常在 chunking 前调用云解析器，评测则把 prompt 发给托管 judge 或 tracing 面板。建议换用 LiteParse 等开源解析器、本地 judge 与自托管 tracing。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。