Binden Sie die Anonymisierung in Ihren Stack ein
promptShield ist als CLI-Werkzeug für lokale Pipelines und als selbst gehostete Docker-API für Ihre Infrastruktur verfügbar. Ihre Daten berühren niemals unsere Server.
CLI & Python-SDK
Installieren Sie es von PyPI und anonymisieren Sie Dokumente aus Ihrem Terminal oder Ihren Python-Skripten. Binden Sie es in CI/CD-Pipelines, Stapelverarbeitungs-Workflows oder eigene Anwendungen ein.
pip install promptshield-appSelbst gehostete Docker-API
Stellen Sie die vollständige promptShield-API mit einem einzigen docker compose up auf Ihrer eigenen Infrastruktur bereit. RESTful-Endpunkte für Ingestion, Erkennung, Anonymisierung und Decodierung.
docker pull promptshield/promptshield-api:latest
docker compose up -dSchnellstart
# Sensible Daten in einem Dokument erkennen
promptshield detect report.pdf -o report-pii.json
# Anonymisieren und exportieren
promptshield anonymize report.pdf -o report-safe.pdf
# Ursprüngliche Daten wiederherstellen
promptshield detokenize ai-output.pdf -o restored.pdf
# Lokalen API-Server starten
promptshield serve --host 0.0.0.0 --port 8000Erkennungsoptionen
Jeder Parameter, den die Desktop-App bietet, ist auch über die CLI verfügbar. Kombinieren Sie Flags oder speichern Sie sie als Voreinstellung pro Locale in demo/setup.json.
# Erkennungssprache + Länder-Muster-Pack festlegen
promptshield detect contract.pdf --language en --countries CA -o pii.json
# Das Entitätserkennungs-Backend überschreiben (HuggingFace-Modell-ID)
promptshield detect contract.pdf --ner-backend Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl
# Ebenen deaktivieren + Gruppierung verschärfen + Entitätserkennung nur auf PERSON/ORG filtern
promptshield detect contract.pdf --no-llm --fuzziness 0.5 --ner-types PERSON,ORG
# Literale Ausdrücke hinzufügen, die als PII markiert werden müssen (wiederholbar)
promptshield detect contract.pdf -e SA-2026-0847 -e "84-329-1057"
# Alle Einstellungen pro Locale aus demo/setup.json laden, dann zur Prüfung bündeln
promptshield detect contract.pdf --preset en --export-review -o contract.psreview--language LANGISO-639-1-Code: en, fr, de, es, it, nl, pt. Steuert das Entitätsmodell + die sprachspezifischen Muster-Packs.
--countries CODESKommagetrennte ISO-Ländercodes. CA aktiviert SIN/RAMQ/Postleitzahlen für alle Provinzen.
--ner-backend MODELspacy (leichtgewichtig) oder eine beliebige HuggingFace-Modell-ID. Installieren Sie BERT-/GLiNER-Backends über promptshield models install.
--no-regex / --no-ner / --no-llmEinzelne Ebenen überspringen, wenn Sie wissen, welche Sie brauchen.
--fuzziness 0.0-1.0Aggressivität der Regionengruppierung. 0 = strikt, 1 = großzügig.
--regex-types / --ner-typesJede Ebene auf bestimmte PII-Typen beschränken (PERSON, ORG, EMAIL, …).
-e / --expression PATTERNLiteraler Text, der als CUSTOM-PII markiert wird. Mit re: für Regex voranstellen. Wiederholbar.
--preset LOCALEAlle Erkennungsparameter aus demo/setup.json[locale] laden. CLI-Flags haben weiterhin Vorrang.
--export-review -o FILE.psreviewQuelldokument + erkannte Regionen in ein .psreview-ZIP bündeln – ideal für Fixtures oder die Übergabe zur Prüfung.
Kommandozeilen-Schnittstelle
Verarbeiten Sie Dokumente aus Ihrem Terminal mit einem einzigen Befehl. Erkennen, anonymisieren und decodieren – alles offline.
Selbst gehostete Docker-API
Stellen Sie sie mit docker compose auf Ihrer Infrastruktur bereit. Vollständige REST-API mit interaktiver Swagger-Dokumentation unter /docs.
Python-SDK
Importieren Sie die Kern-Engine direkt in Ihre Python-Skripte. Volle async-Unterstützung, Typ-Hinweise und Pydantic-Modelle.
Zero-Trust-Architektur
Die gesamte Verarbeitung geschieht im Container oder auf Ihrer Maschine. Es werden keine Daten nach außen gesendet – nicht einmal an uns.
Alle Dokumentformate
PDF, DOCX, XLSX, PPTX, Bilder (PNG, JPEG, TIFF, BMP, WebP). OCR für gescannte Dokumente inklusive.
Stapelverarbeitung
Verarbeiten Sie hunderte Dokumente programmatisch. Konsistente Code-Zuordnungen über verknüpfte Dokumentensätze hinweg.
CLI und selbst gehostete API sind ab dem Pro-Plan verfügbar.