写材料最怕什么不是写不好而是一不留神把不该出现的敏感信息写进了文档。内部会议纪要里带出了项目代号、汇报稿里引用了未脱敏的数据、对外发文中残留了内部流程信息……这类“无意识泄密”比故意泄露更常见也更难靠肉眼排查。常规做法是关键词搜索搜“秘密”“机密”“绝密”这类词。但真实场景远比这复杂——很多敏感信息并不带标识字样而很多包含“秘密”二字的句子其实是公开报道。察元AI文档助手的“保密检查”功能就是针对这种需求设计的调用本地大模型做上下文理解比机械匹配更准确。全程数据不出电脑处理内部文件也无后顾之忧。下面就按“配置→使用→解读结果→写回批注→人工复核”五步完整走一遍流程。一、前置准备本地模型配置保密检查对模型有要求必须本地部署绝不能用云端模型。如果你还没配好按下面步骤来。安装Ollama去Ollama官网下载对应系统版本一路默认安装即可。装完后系统托盘会出现羊驼图标表示服务已在后台运行。下载分析模型打开终端或命令行输入textollama pull qwen2.5:7b推荐qwen2.5:7b中文理解力足够资源占用也不高。如果电脑配置有限可换更小的qwen2.5:3b。等进度条跑完就下载好了。在察元中连接模型打开WPS点击顶部“察元AI”选项卡进入“设置”。在模型配置区新增一个Ollama供应商填入基础地址http://127.0.0.1:11434模型名称qwen2.5:7b与上一步保持一致保存后在AI对话框里发句“你好”收到回复即代表连接成功。二、启动保密检查模型就位开始检查文档。用WPS打开待查文件。在“察元AI”选项卡中找到“安全保密”功能组部分版本在“文本分析”下拉菜单里点击“保密检查”。插件会把文档内容分段发给本地模型等待几秒到几十秒不等视文档长度而定。检查时建议开着任务管理器看一眼如果模型在本地运行CPU或内存占用会有明显波动这是确认数据没出本机的一个直观佐证。三、读懂检查结果检查报告按风险等级分层呈现不是简单粗暴的“合格/不合格”。高风险项模型判定为严重可疑的内容。例如出现密级标识、具体部队番号、明确的内部项目代号且语境不像是新闻或教材引用。出现这一项说明文档确实有需要立即处理的问题。中风险项存在敏感词但上下文不够明确。比如“该方案部署后将覆盖XX地区”没有写密级但措辞像内部文件。这类情况模型会标注“建议人工确认”。低风险/待复核轻微可疑大概率是误报。比如“商业秘密”一词出现在普法宣传稿里。快速扫一眼确认无问题即可放过。安全全篇未发现任何风险点。会明确提示“未发现明显保密风险”不会为了显得“做了事”而强行找茬。四、把风险“钉”在文档上写回批注看报告是一回事更重要的是把风险点直接标在原文上——方便自己修改也方便把标好批注的版本发给审核人。在点击“保密检查”之前先设置“写回方式”为“批注”。这样每条中高风险项都会自动插入WPS批注卡在对应文字旁边。批注内容通常包含风险等级、判断依据、模型看到的可疑片段。长文档处理上察元会自动分块。分块之后程序会尝试把模型返回的“命中片段”精准定位到原文挂上对应批注。这对几十上百页的文件尤其实用省去了在报告和原文之间来回翻找的麻烦。五、人工终审AI只是“筛子”不是“判官”保密检查的最后一步永远是人来判断。AI的结果只能帮你快速过筛、发现疑点最终定论必须靠制度和人。复核时注意两点纠偏误报模型有时会对公开信息过度敏感。比如把新闻报道里的正规表述误判为中低风险。通读上下文确认属公开内容就忽略该批注。这属于AI“降噪”能力的边界需要人工来兜底。辨别真正的问题中风险区的项要逐条细看。关键判断标准很简单这句话如果公开发出去是否可能对单位或个人造成实质性损害拿不准的一律先删或脱敏宁严勿松。重要提示本工具提供的分析结果仅作为技术辅助参考不能替代法定保密审查程序。文件最终能否发布、定为什么密级必须依据国家法律法规和本单位的保密制度执行。