نُقدِّم "أورانيا" (Urania)، إطارًا جديدًا لاستخلاص رؤى حول تفاعلات محادثات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مع ضمانات صارمة للخصوصية التفاضلية (DP). يعتمد هذا الإطار على آلية تجميع خاصة، بالإضافة إلى أساليب مبتكرة لاستخراج الكلمات المفتاحية، تشمل النهج القائمة على التكرار، والنهج المستندة إلى معامل TF-IDF، والنهج الموجهة بواسطة نموذج اللغة الكبير. وباستخدام أدوات الخصوصية التفاضلية مثل التجميع، واختيار التقسيمات، والتلخيص القائم على التوزيع التكراري (الهيستوجرام)، يوفر إرادة أورانيا حماية شاملة على طول مسار البيانات. وقد قمنا بتقييم الإطار من حيث الحفاظ على المحتوى اللغوي والمعنوي، وقياس شبه الشبه بين الأزواج، بالإضافة إلى مقاييس تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة، وقمنا بمقارنة النتائج مع خط أنابيب غير خاضع للخصوصية مستوحى من نظام "كليو" (Clio) (تمكن وآخرون، 2024). علاوة على ذلك، طوّرنا تقييمًا تجريبيًا بسيطًا للخصوصية يُظهر قوة التحمل المحسّنة لنظامنا القائم على الخصوصية التفاضلية. وتُظهر النتائج قدرة الإطار على استخلاص رؤى ذات معنى حول المحادثات، مع الحفاظ على خصوصية المستخدمين بصرامة، مما يُمكّن من تحقيق توازن فعّال بين فائدة البيانات وحماية الخصوصية.