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, etwa für Fixtures oder die Übergabe zur Prüfung.
Kommandozeilen-Schnittstelle
Verarbeiten Sie Dokumente aus Ihrem Terminal mit einem einzigen Befehl. Erkennen, anonymisieren und decodieren Sie vollständig 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, auch nicht 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.