这张大模型安全重要节点图完整展示大模型从源头数据到用户结果输出的全链路安全管控流程，整体划分为数据准备、模型训练、模型应用三大核心阶段。数据准备阶段接入专有数据与境内、境外外部数据，依次完成清洗去重、隐私去除、敏感内容过滤，生成训练数据集，从数据源层面规避隐私与内容风险。模型训练阶段基于训练数据集开展预训练，完成 SFT 问题标注与敏感问题处理，执行微调训练生成大模型，再依次完成模型备案、部署与运行，完成模型侧的安全管控。模型应用阶段面向用户，用户输入信息后先进行输入内容审核，再做意图识别、选择对应模型交由大模型应用模块处理，生成的内容经过输出内容审核，最终返回给用户获取结果。图中用橙色色块高亮敏感过滤、敏感标注、输入审核、输出审核等关键安全卡点，直观体现大模型安全不是单一环节防护，而是覆盖数据、模型、应用的全流程闭环管控，清晰呈现每一步的数据流转与安全校验逻辑。无论 AI 研发工程师、安全合规人员还是在校学习大模型技术的学生，都可以借助该图示快速掌握大模型全链路风险控制点，用于方案汇报、课件编写与技术文档。