在课程综合项目中，我围绕保险条款问答场景设计检索增强原型，先梳理用户常见问题类型，再划分数据清洗、检索与评测任务。技术侧使用Python与向量检索结合开源模型搭建流程，并组织4人小组按周检查进度与接口联调。在自建120条问答样本上测试，回答相关率由基线约55%提升至约72%，同时完成需求说明、测试记录与演示报告，为后续概念验证提供可复用材料。

针对日志与文档中手机号、证件号等敏感字段，我用Python正则与规则模型实现检测和脱敏，提供命令行与简单Web演示，便于非技术同学试用。在自建200条样本上测试，检出率约90%，误报主要集中在格式相近的编号，我记录测试口径与局限并整理使用说明和安全注意事项。项目让我更重视信息安全边界，也梳理出后续规则优化与人工复核结合的方向。