本文提出一种新型框架，通过结合差分隐私（DP）聚类、DP关键词提取和大语言模型（LLM）摘要生成，实现对AI聊天机器人使用情况的高层洞察。该框架提供端到端的差分隐私保护，确保用户对话隐私安全的同时，仍能为平台优化和服务改进提供有价值的数据支持。随着数亿用户日常使用LLM聊天机器人进行邮件撰写、代码编写、旅行规划等多样化任务，理解其高阶使用场景对平台发展和公共认知均具重要意义。传统方法如CLIO虽尝试通过提示LLM总结对话来保护隐私，但缺乏严格的隐私保障机制。本框架弥补了这一缺陷，在强隐私保护前提下实现高实用性分析，推动AI应用透明化与可信化发展。

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