深度分析 RAG 醫療聊天機器人洩露風險：向量資料庫、API 配置與病患資料外洩實證 本文改寫自一項匿名安全評估，檢視一個公開可訪問的病患面向 RAG（檢索增強生成）醫療聊天機器人。研究採取非破壞性的兩階段方法，先以大型語言模型輔助探索可能漏洞，再用瀏覽器開發者工具逐項驗證。結果揭示系統透過瀏覽器可讀的客戶端–伺服器通訊洩露大量敏感設定與紀錄，包括完整 RAG 配置、知識庫內容與最近存檔的病患對話。
