DeepSeek 通过明确细致的控制来管理用户数据使用同意，这些控制符合 GDPR 和 CCPA 等现代数据隐私法规。当用户与由 DeepSeek 提供支持的系统交互时，他们会看到清晰的选项，可以选择同意或拒绝特定的数据收集和处理活动。例如，在用户注册或功能激活期间，用户可能会遇到勾选框或开关，这些选项指定了诸如“改进模型性能”或“存储聊天记录”之类的用途。同意信息以结构化格式存储（例如，与用户 ID 关联的 JSON 日志），以确保可审计性，并且系统被设计为在所有数据管道中遵守这些偏好设置。
从技术角度来看，DeepSeek 在应用程序层和基础设施层都实施了同意检查。处理用户数据的 API 端点在处理请求之前会验证同意标志。例如，一个 /generate 端点可能会首先查询同意数据库，以验证用户是否允许其输入用于训练目的。数据管道根据同意范围进行分区——未经同意的数据可能会被路由到具有更严格访问控制的隔离存储，或者完全排除在模型训练队列之外。集成 DeepSeek 工具的开发者会收到包含内置同意管理实用程序的 SDK，例如用于以编程方式更新用户偏好设置或在执行数据密集型操作之前获取同意状态的方法。
用户通过自助服务门户和自动化工作流保持持续控制。仪表板可能允许用户查看当前的同意设置、下载他们的数据或提交删除请求，这些请求会触发预定义的数据擦除工作流。例如，一个“删除我的训练数据”按钮可能会启动一个作业，从训练数据集中清除用户的输入，并更新模型元数据以排除他们的贡献。保留策略会在固定期限后自动清除非必要数据，除非同意被续期。技术团队可以通过 Webhook 扩展这些功能——例如，当用户撤销同意时触发 Slack 警报——确保系统随着偏好设置的变化保持合规。