Integra l'anonimizzazione nel tuo stack
promptShield è disponibile come strumento CLI per le pipeline locali e come API Docker self-hosted per la tua infrastruttura. I tuoi dati non toccano mai i nostri server.
CLI e SDK Python
Installalo da PyPI e anonimizza i documenti dal tuo terminale o dai tuoi script Python. Integralo nelle pipeline CI/CD, nei flussi di lavoro di elaborazione in blocco o nelle applicazioni personalizzate.
pip install promptshield-appAPI Docker self-hosted
Distribuisci l'intera API di promptShield sulla tua infrastruttura con un singolo docker compose up. Endpoint RESTful per importazione, rilevamento, anonimizzazione e decodifica.
docker pull promptshield/promptshield-api:latest
docker compose up -dAvvio rapido
# Rileva i dati sensibili in un documento
promptshield detect report.pdf -o report-pii.json
# Anonimizza ed esporta
promptshield anonymize report.pdf -o report-safe.pdf
# Ripristina i dati originali
promptshield detokenize ai-output.pdf -o restored.pdf
# Avvia il server API locale
promptshield serve --host 0.0.0.0 --port 8000Opzioni di rilevamento
Ogni parametro esposto dall'app desktop è disponibile anche dalla CLI. Combina i flag o salvali come preset per lingua in demo/setup.json.
# Imposta la lingua di rilevamento + il pacchetto di pattern per Paese
promptshield detect contract.pdf --language en --countries CA -o pii.json
# Sostituisci il motore di rilevamento delle entità (id del modello HuggingFace)
promptshield detect contract.pdf --ner-backend Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl
# Disattiva i livelli + restringi il raggruppamento + filtra le entità solo su PERSON/ORG
promptshield detect contract.pdf --no-llm --fuzziness 0.5 --ner-types PERSON,ORG
# Aggiungi espressioni letterali che devono essere segnalate come dati sensibili (ripetibile)
promptshield detect contract.pdf -e SA-2026-0847 -e "84-329-1057"
# Carica tutte le impostazioni da demo/setup.json per lingua, poi crea un bundle per la revisione
promptshield detect contract.pdf --preset en --export-review -o contract.psreview--language LANGCodice ISO 639-1: en, fr, de, es, it, nl, pt. Determina il modello di entità + i pacchetti di pattern per lingua.
--countries CODESCodici Paese ISO separati da virgole. CA abilita SIN/RAMQ/codici postali per tutte le province.
--ner-backend MODELspacy (leggero) o qualsiasi id di modello HuggingFace. Installa i motori BERT/GLiNER tramite promptshield models install.
--no-regex / --no-ner / --no-llmSalta i singoli livelli quando sai quali ti servono.
--fuzziness 0.0-1.0Aggressività del raggruppamento delle aree. 0 = rigoroso, 1 = permissivo.
--regex-types / --ner-typesLimita ogni livello a tipi di dati sensibili specifici (PERSON, ORG, EMAIL, …).
-e / --expression PATTERNTesto letterale da segnalare come dato sensibile CUSTOM. Anteponi re: per una regex. Ripetibile.
--preset LOCALECarica tutti i parametri di rilevamento da demo/setup.json[locale]. I flag della CLI hanno comunque la priorità.
--export-review -o FILE.psreviewRaccogli il documento sorgente + le aree rilevate in uno ZIP .psreview — perfetto per le fixture o per il passaggio in revisione.
Interfaccia a riga di comando
Elabora i documenti dal tuo terminale con un solo comando. Rileva, anonimizza e decodifica, tutto offline.
API Docker self-hosted
Distribuiscila sulla tua infrastruttura con docker compose. API REST completa con documentazione Swagger interattiva su /docs.
SDK Python
Importa il motore principale direttamente nei tuoi script Python. Pieno supporto asincrono, type hint e modelli Pydantic.
Architettura a fiducia zero
Tutta l'elaborazione avviene all'interno del container o sul tuo dispositivo. Nessun dato viene inviato all'esterno, nemmeno a noi.
Tutti i formati di documento
PDF, DOCX, XLSX, PPTX, immagini (PNG, JPEG, TIFF, BMP, WebP). OCR per i documenti scansionati incluso.
Elaborazione in blocco
Elabora centinaia di documenti in modo programmatico. Corrispondenze di codici coerenti tra insiemi di documenti collegati.
La CLI e l'API self-hosted sono disponibili a partire dal piano Pro.