Anonimizacja wprost w Państwa infrastrukturze
promptShield jest dostępny jako narzędzie CLI do lokalnych potoków oraz jako API w Dockerze, uruchamiane na Państwa własnej infrastrukturze. Państwa dane nigdy nie trafiają na nasze serwery.
CLI i SDK dla Pythona
Anonimizacja dokumentów z terminala lub ze skryptów Pythona oraz integracja z potokami CI/CD, przetwarzaniem wsadowym albo własnymi aplikacjami. Pakietu nie ma jeszcze w PyPI, więc poniższe polecenie nie zadziała; na razie należy użyć obrazu Dockera albo kodu źródłowego z repozytorium.
pip install -e .Własne API w Dockerze
Pełne API promptShield na Państwa własnej infrastrukturze, uruchamiane jednym poleceniem docker compose up. Punkty końcowe REST do wczytywania, wykrywania, kodowania i odkodowania.
docker pull promptshield/promptshield-api:latest
docker compose up -dSzybki start
# Wykryj dane osobowe w dokumencie
promptshield detect report.pdf -o report-pii.json
# Anonimizuj i wyeksportuj
promptshield anonymize report.pdf -o report-safe.pdf
# Przywróć oryginalne dane
promptshield detokenize ai-output.pdf -o restored.pdf
# Uruchom lokalny serwer API
promptshield serve --host 0.0.0.0 --port 8000Opcje wykrywania
Każdy parametr dostępny w aplikacji na komputer jest dostępny także w CLI. Flagi można łączyć albo zapisać jako ustawienie wstępne dla danej lokalizacji w demo/setup.json.
# Ustaw język wykrywania i pakiet wzorców dla kraju
promptshield detect contract.pdf --language en --countries CA -o pii.json
# Nadpisz backend rozpoznawania encji (identyfikator modelu HuggingFace)
promptshield detect contract.pdf --ner-backend Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl
# Wyłącz warstwy, zaostrz grupowanie i ogranicz rozpoznawanie encji tylko do PERSON/ORG
promptshield detect contract.pdf --no-llm --fuzziness 0.5 --ner-types PERSON,ORG
# Dodaj dosłowne wyrażenia, które mają być oznaczane jako dane osobowe (można powtarzać)
promptshield detect contract.pdf -e SA-2026-0847 -e "84-329-1057"
# Wczytaj wszystkie ustawienia z demo/setup.json dla danej lokalizacji, a potem spakuj do sprawdzenia
promptshield detect contract.pdf --preset en --export-review -o contract.psreview--language LANGKod ISO 639-1: en, fr, de, es, it, nl, pt. Wybiera model encji oraz językowe pakiety wzorców.
--countries CODESKody krajów ISO rozdzielone przecinkami. CA włącza SIN/RAMQ i kody pocztowe wszystkich prowincji.
--ner-backend MODELspacy (lekki) lub dowolny identyfikator modelu HuggingFace. Backendy BERT/GLiNER instaluje się poleceniem promptshield models install.
--no-regex / --no-ner / --no-llmPomiń wybrane warstwy, jeśli wiadomo, które są potrzebne.
--fuzziness 0.0-1.0Agresywność grupowania obszarów. 0 = ściśle, 1 = swobodnie.
--regex-types / --ner-typesOgranicz każdą warstwę do wybranych typów danych osobowych (PERSON, ORG, EMAIL, …).
-e / --expression PATTERNDosłowny tekst oznaczany jako CUSTOM. Prefiks re: włącza wyrażenie regularne. Można powtarzać.
--preset LOCALEWczytuje wszystkie parametry wykrywania z demo/setup.json[locale]. Flagi CLI nadal mają pierwszeństwo.
--export-review -o FILE.psreviewPakuje dokument źródłowy i wykryte obszary do archiwum ZIP .psreview. Przydatne jako dane testowe lub do przekazania do sprawdzenia.
Interfejs wiersza poleceń
Przetwarzanie dokumentów z terminala jednym poleceniem. Wykrywanie, kodowanie i odkodowanie, wszystko offline.
Własne API w Dockerze
Wdrożenie na Państwa infrastrukturze przez docker compose. Pełne API REST ze schematem OpenAPI pod /openapi.json.
SDK dla Pythona
Import silnika bezpośrednio do skryptów Pythona. Pełna obsługa async, adnotacje typów i modele Pydantic.
Architektura zero-trust
Całe przetwarzanie odbywa się w kontenerze lub na Państwa komputerze. Żadne dane z dokumentów nie są wysyłane na zewnątrz, nawet do nas.
Wszystkie formaty dokumentów
PDF, DOCX, XLSX, PPTX, obrazy (PNG, JPEG, TIFF, BMP, WebP). OCR dla dokumentów skanowanych w komplecie.
Przetwarzanie wsadowe
Programowe przetwarzanie setek dokumentów. Spójne przypisania kodów w powiązanych zestawach dokumentów.
CLI i własne API są dostępne w planie Pro i wyższych.