解读

在国内做百亿/千亿参数大模型落地，算法备案是《互联网信息服务算法推荐管理规定》的硬性要求。备案表里“训练数据来源”一栏必须逐条列出原始数据名称、采集方式、授权链路、去标识化策略、敏感字段清洗规则，且要能一键导出供现场核查。面试官问“一键导出”，核心考察两点：

1. 你是否把数据血缘做成了可追踪、可审计、可快照的闭环；
2. 你是否提前把合规元数据嵌进了LLMOps 流水线，而不是事后补录。

知识点

1. 数据血缘图谱：用Apache Atlas或OpenLineage在HDFS/OSS路径、Spark任务、Kafka Topic、API回灌口之间建立**R2R（Record-to-Result）**链路，保证任何一条样本都能反向定位到原始文件。
2. 合规元数据规范：在Hive Metastore新增一级compliance库，字段包括data_source_id、consent_type、personal_info_flag、retention_days、legal_basis、deletion_log，所有入湖任务强制ALTER TABLE SET TBLPROPERTIES。
3. 授权链路快照：每次数据版本升级时，由DataHub触发GitLab CI job，把授权合同PDF、脱敏脚本SHA256、DPIA报告一并存入OSS合规桶，路径命名规则：
   s3://{project}/compliance/{date}/data_source_{id}/{version}/
   并返回manifest.json供外部系统调用。
4. 一键导出服务：基于FastAPI封装合规中台接口/export/data_lineage，入参model_name、model_version、start_date、end_date；底层执行：
   • 查询Atlas拿到qualifiedName列表；
   • 拼接manifest.json下载链接；
   • 生成CSV+ZIP双格式，CSV供人工核对，ZIP含原始授权文件；
   • 返回signed URL与SHA256校验值，全程HTTPS+STS临时密钥，满足等保三级审计要求。
5. 监管字段映射：CSV列头必须与网信办模板100%对齐，包括数据来源主体、数据规模、核心字段、敏感级别、采集场景、合法性说明，缺失字段自动标红并阻断导出，防止“带病提交”。

答案

示范回答（可直接用于面试）：

“我们在LLMOps 流水线里预埋了合规元数据与数据血缘双通道。具体做法是：
第一步，数据入湖时通过Atlas Hook自动抓取Spark SQL的input/output，把OSS路径+脱敏任务ID写入血缘表；
第二步，授权文件经法务上传后，由DataHub触发CI，把合同、DPIA、脱敏脚本打包成manifest存到合规桶，并在Hive Metastore打上data_source_id标签；
第三步，模型微调前，训练数据快照会记录manifest列表到Model Card的compliance字段；
第四步，当监管要求导出时，我调用自研的/export/data_lineage接口，传入模型版本与时间窗口，系统30秒内返回CSV+ZIP压缩包，内含完整授权链路与脱敏证明，SHA256与时间戳自动写入备案系统，实现真正的一键导出。”

拓展思考

1. 动态数据回灌场景：如果业务方通过API回灌实时数据，需在Kafka Connect侧增加consent_id头字段，Flink CDC消费时把该字段写进Hudi的meta column，否则回灌数据无法关联授权链路，导致导出缺项。
2. 多租户隔离：集团内不同子公司共用底座时，Atlas的typeName要加tenant前缀，防止A公司导出时越权拿到B公司敏感授权文件，触发数据跨境合规风险。
3. 自动化合规评分：可基于manifest.json的字段完整度、授权剩余有效期、敏感级别训练一个小模型，提前30天预警“备案表即将失效”，把被动应对转为主动治理。