guardrails-llm-filter

PII и секреты не должны попадать к LLM-провайдеру.

Прозрачный прокси: модель видит плейсхолдеры, клиент — оригиналы. В приложении меняется только base URL.

Быстрый старт · Возможности · Веб-консоль · Сравнение с альтернативами · Документация

Клиенты обращаются к прокси вместо провайдера. По пути к модели ~265 встроенных regex-правил заменяют найденные чувствительные значения плейсхолдерами вида <EMAIL_1>, а в ответе — включая SSE-стриминг токен-за-токеном — возвращают оригиналы. Модель никогда не видит чувствительные данные; клиент никогда не видит плейсхолдеры.

sequenceDiagram
    participant C as Клиент
    participant G as guardrails-llm-filter
    participant P as LLM-провайдер
    C->>G: POST /v1/chat/completions — "пишите на a@b.com"
    Note over G: скан ~260 regex-правил,<br/>замена значений на плейсхолдеры
    G->>P: маскированный запрос — "пишите на #60;EMAIL_1#62;"
    P-->>G: ответ с плейсхолдерами (JSON или SSE-кадры)
    Note over G: демаскирование — полное тело<br/>или токен-за-токеном по SSE-кадрам
    G-->>C: ответ с оригиналами — "пишите на a@b.com"

_{Envoy или сайдкара в пути нет — сервис сам является data-plane. Родственный
проект guardrails-llm-filter-extproc
упаковывает тот же движок как gRPC-сайдкар Envoy ext_proc.}

Возможности

🛡️ ~265 встроенных правил: учётные данные, API-ключи, access-токены, IP-адреса, персональные данные (российские PII, карты, IBAN, СНИЛС/ИНН/ОГРН — с проверкой контрольных сумм).
🔄 Оригиналы возвращаются в ответ автоматически — включая потоковые ответы и аргументы вызова инструментов (tool-call). Клиент видит настоящие данные, модель — только заглушки.
🔌 OpenAI и Anthropic из коробки: /v1/chat/completions, /v1/responses, /v1/messages — JSON и стриминг.
⚡ Микросекунды на data-path: детекция — regex + валидаторы контрольных сумм, без ML-инференса и внешних вызовов (сравнение с альтернативами).
🟢 Fail-open по замыслу: любая внутренняя ошибка пропускает трафик, а не ломает его.
👁️ Detect (shadow) режим: оцените, что было бы замаскировано, не трогая трафик, и переключитесь на enforce через API без передеплоя.
🎛️ Встроенная веб-консоль: обзор, правила, песочница, настройки, журнал аудита и мониторинг.
📊 Наблюдаемость: метрики Prometheus, готовый дашборд Grafana (пошаговое подключение), аудит-трейл.

Быстрый старт

Готовый образ: направьте его на вашего LLM-провайдера — и шлите запросы на :8080 вместо провайдера. В клиенте меняется только base URL:

docker run --rm -p 8080:8080 -p 9080:9080 \
  -e GUARDRAILS_UPSTREAM_BASE_URL=https://foundation-models.api.cloud.ru \
  ghcr.io/cloud-ru-tech/guardrails-llm-filter:latest

# в другом терминале — тот же запрос, что вы бы послали провайдеру, но другой хост:
curl -sS http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Authorization: Bearer $CLOUDRU_API_KEY" \
  -d '{"model":"ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B","messages":[{"role":"user","content":"email me at a@b.com"}]}'

Провайдер получает <EMAIL_1> вместо адреса; в ответе, который получаете вы, оригинал восстановлен. Веб-консоль — на http://localhost:9080.

Сборка из исходников вместо образа

make build
GUARDRAILS_UPSTREAM_BASE_URL=https://foundation-models.api.cloud.ru \
  ./bin/guardrails-llm-filter

Ключ CLOUDRU_API_KEY и список доступных моделей — в документации Cloud.ru Foundation Models.

Запускаемое демо (реальный провайдер не нужен)

cd examples/quickstart
docker compose up --build      # guardrails-llm-filter + фейковый LLM, который отвечает эхом
bash demo.sh                   # шлёт промпты с выдуманными email и картой; показывает,
                               # что ушло провайдеру (замаскировано) и что вернулось клиенту

Демо включает аудит и сохранение маскированных текстов запроса/ответа — откройте консоль на http://localhost:9080 и посмотрите страницы «Обзор» и «Аудит» (скриншоты — ниже).

Веб-консоль

Управление правилами, настройками и аудит-трейлом вшито в бинарь и отдаётся на / на management-порту (:9080) — тот же образ, без отдельного веб-сервера и без CORS.

Обзор — сводка срабатываний по журналу аудита

Песочница — прогон текста через боевой путь	Журнал аудита — деталь записи

Правила детекции — 265 встроенных + пользовательские	Настройки — единая политика инстанса

Мониторинг — счётчики сервиса + подключение Prometheus/Grafana	Журнал аудита — что срабатывало и когда

Консоль включена по умолчанию (GUARDRAILS_UI_ENABLED=false отключает), делит границу доверия config API и работает только внутри кластера — никогда публичный ingress. Есть переключатель светлой/тёмной темы.

Как это работает

Весь путь запроса проходит в одном обработчике на одной реплике: прочитать запрос клиента → замаскировать → переслать провайдеру → получить ответ и восстановить в нём оригиналы (целиком, а для потоковых ответов — по мере поступления) → отдать клиенту. Запрос и ответ на него обрабатываются вместе, поэтому таблица «заглушка → оригинал» просто хранится в памяти процесса, пока идёт запрос. Отдельное хранилище для прохождения трафика не нужно.

Поддерживаемые API: OpenAI /v1/chat/completions, /v1/responses, Anthropic /v1/messages — обычные и потоковые ответы, включая аргументы вызова инструментов. Пути сравниваются по окончанию, поэтому вложенные варианты (/openai/v1/chat/completions) работают сразу; свои пути задаются через GUARDRAILS_PATHS. Если тело запроса не удаётся разобрать, он проходит без маскирования (безопасное поведение при сбое) и увеличивает счётчик extproc_guardrails_unsupported_body_schema_total. Любой другой путь просто проксируется провайдеру без изменений.
Что делает сервис с находкой: только заменяет значение на заглушку. Запросы он никогда не блокирует.

Полный разбор пути запроса, движок правил и устройство хранилища — в docs/.

Сравнение с альтернативами

Ниша guardrails-llm-filter — двустороннее маскирование как drop-in прокси: клиент меняет только base URL, провайдер видит плейсхолдеры, клиент получает оригиналы обратно — в том числе внутри SSE-стриминга токен-за-токеном. Большинство инструментов в этой области делают одностороннюю редакцию («замазали и забыли») или требуют встраивания в код приложения. Состояние на июль 2026, по официальной документации проектов:

Возможность	guardrails- llm-filter	LiteLLM + Presidio	Kong AI Gateway	Portkey	NeMo Guardrails	LLM Guard	Presidio	Bedrock Guardrails
Форм-фактор	прокси, один Go-бинарь	шлюз (Python) + 2 контейнера	шлюз + отдельный PII-сервис	шлюз (TypeScript)	фреймворк (Python)	библиотека + API	библиотека / REST-сервисы	managed-фича AWS
Drop-in прокси (меняется только base URL)	✅	✅	✅	✅	⚠️	❌	❌	❌
Маскирование запросов к LLM	✅	✅	✅	✅	⚠️¹	✅	✅	✅
Восстановление оригиналов в ответе	✅	⚠️²	⚠️³	❌⁴	❌	✅	⚠️⁵	❌
Восстановление в SSE-стриме токен-за-токеном	✅	⚠️	❌	❌	❌	❌	❌	❌
Детекция секретов и ключей (не только PII)	✅	⚠️⁶	—	⚠️⁷	—	✅	—	⚠️⁷
Российские PII с контрольными суммами (СНИЛС/ИНН/ОГРН)	✅	—	—	—	—	—	—	—
Shadow-режим (скан и метрики без изменения трафика)	✅	✅	—	—	—	—	—	—
Веб-консоль управления из коробки	✅	✅	⚠️⁸	⚠️⁹	❌	❌	❌	✅
Без ML-инференса на data-path (микросекунды)	✅	❌	❌	⚠️	❌	❌	❌	❌
Self-hosted	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❌
Лицензия	Apache-2.0	MIT¹⁰	Enterprise	MIT	Apache-2.0	MIT¹¹	MIT	проприетарно

_{✅ заявлено в документации и работает из коробки · ⚠️ частично / с оговоркой
(см. сноску) · ❌ явно нет · «—» в документации не заявлено.}

Отличия одним абзацем: детекция здесь — regex + валидаторы контрольных сумм (Luhn, СНИЛС, ИНН, ОГРН, IBAN), поэтому data-path обходится без ML-моделей и внешних вызовов; ~260 правил включают каталог секретов, производный от gitleaks; маскируются и аргументы tool-call; fail-open инвариант — никакая внутренняя ошибка не блокирует трафик.

Когда выбрать другое. Нужен контекстный ML-NER для свободного текста на многих языках — Presidio (или LiteLLM с ним). Нужен полновесный AI-шлюз (маршрутизация, ключи, бюджеты, 100+ провайдеров) — LiteLLM или Portkey, PII там будет попроще. Уже стоит Kong Enterprise — логично включить ai-sanitizer. Вся инфраструктура в AWS Bedrock — Guardrails ближе всего. Нужны диалоговые рельсы и защита от джейлбрейков, а не маскирование — NeMo Guardrails решает другую задачу.

Качество на бенчмарках

Детекция здесь — regex + валидаторы, но на публичном датасете hivetrace/pii-bench (1810 примеров, 13 типов ПДн) она конкурентна с ML: span-level F1 93.1 при precision 99.9% — выше, чем у полного pipeline GLiNER Guard (модель + regex, 84.4). Сырые ML-модели проваливаются на структурированном PII (ИНН/ОГРН/КПП/карта) и добирают до рабочих цифр теми же regex-правилами. Разбор по всем типам, методика и источники — в MULTIBENCH.md.

Модель	Датасет	F1	recall	precision
guardrails (наш)	hivetrace/pii-bench	93.1	87.2	99.9
guardrails (наш)	alexen2	89.8	82.2	98.9
guardrails (наш)	alrosait	82.9	75.1	92.4
GLiGuard pipeline (модель+regex)¹²	hivetrace/pii-bench	84.4	—	—
GLiGuard Omni raw¹²	hivetrace/pii-bench	72.8	—	—
GLiNER2-Multi raw¹²	hivetrace/pii-bench	68.8	—	—
GLiGuard uni raw¹²	hivetrace/pii-bench	24.2	—	—

_{F1 моделей — из статьи GLiNER Guard (arXiv 2605.05277);
авторы публикуют только F1, поэтому recall/precision — «—». Сторонних замеров на
alexen2/alrosait нет.}

Конфигурация

Все переменные с префиксом GUARDRAILS_. Обычно достаточно нескольких:

Переменная	По умолчанию	Описание
`GUARDRAILS_UPSTREAM_BASE_URL`	—	обязательно: базовый URL upstream LLM-провайдера
`GUARDRAILS_LISTEN_ADDR`	`:8080`	data-plane (сюда обращаются клиенты)
`GUARDRAILS_MODE`	`enforce`	`detect` = shadow-режим: скан + метрики/аудит, трафик не тронут
`GUARDRAILS_STORE_BACKEND`	`in_memory`	`redis` \| `postgres` — для нескольких реплик и персистентности
`GUARDRAILS_AUDIT_ENABLED`	`false`	аудит-трейл маскирования + страницы «Обзор»/«Аудит» в консоли
`GUARDRAILS_API_ADDR`	`:9080`	config API + веб-консоль

Полный разбор резолюции настроек и матчинга путей — в docs/configuration/.

Полный справочник переменных окружения

Переменная	По умолчанию	Описание
`GUARDRAILS_LISTEN_ADDR`	`:8080`	data-plane HTTP-адрес (сюда обращаются клиенты)
`GUARDRAILS_UPSTREAM_BASE_URL`	—	обязательно: базовый URL upstream LLM-провайдера; путь запроса дописывается к нему
`GUARDRAILS_UPSTREAM_TIMEOUT`	`120s`	таймаут заголовков ответа upstream (время до первого байта); не ограничивает стриминговое тело, чья жизнь следует за соединением клиента; `0` отключает
`GUARDRAILS_UPSTREAM_MAX_IDLE_CONNS`	`100`	пул соединений upstream: максимум idle-соединений
`GUARDRAILS_UPSTREAM_MAX_IDLE_CONNS_PER_HOST`	`100`	пул соединений upstream: максимум idle на хост
`GUARDRAILS_UPSTREAM_IDLE_CONN_TIMEOUT`	`90s`	пул соединений upstream: таймаут idle-соединения
`GUARDRAILS_UPSTREAM_PATH_BASE_URLS`	—	per-path переопределения базового URL как пары `path=url` через запятую (например, `/v1/messages=https://api.anthropic.com`); путь не из списка использует `UPSTREAM_BASE_URL`
`GUARDRAILS_UPSTREAM_INSECURE_SKIP_VERIFY`	`false`	⚠️ отключает проверку TLS upstream — только для локального тестирования
`GUARDRAILS_MAX_REQUEST_BYTES`	`33554432` (32 MiB)	лимит тела запроса до маскирования; превышение → 413; `0` отключает
`GUARDRAILS_LOG_LEVEL`	`info`	`debug` \| `info` \| `warn` \| `error`
`GUARDRAILS_LOG_FORMAT`	`json`	`json` \| `text`
`GUARDRAILS_METRICS_PORT`	`9090`	порт метрик Prometheus
`GUARDRAILS_GRPC_ADDR`	`:9000`	management gRPC-адрес (`GuardrailsApi`); REST-API проксирует на него
`GUARDRAILS_GRPC_SECURE`	`false`	self-signed TLS на management gRPC-listener; по умолчанию выкл (API рассчитан на работу внутри кластера)
`GUARDRAILS_ENABLED`	`true`	глобальный вкл/выкл (seed-значение)
`GUARDRAILS_MODE`	`enforce`	`detect` = shadow-режим: скан + метрики/аудит, трафик не тронут (seed)
`GUARDRAILS_DATA_TYPES`	`1,2,3,4,5,6`	включённые типы данных, числа или имена (`6`/CUSTOM включает кастомные правила из API)
`GUARDRAILS_KEYWORD_PREFILTER_ENABLED`	`false`	сохраняющий полноту keyword-пре-фильтр (ускоряет скан)
`GUARDRAILS_MASK_PARALLEL_MIN_BYTES`	`8192`	суммарный размер текстов (байты), с которого скан распараллеливается по полям (нужно ≥2 поля); `0` — встроенное значение
`GUARDRAILS_PATHS`	3 стандартных пути	пары `path:format` (`chat_completions`, `messages`, `responses`); суффиксный матчинг, подмешиваются поверх дефолтов
`GUARDRAILS_OVERRIDE_HEADER`	`x-guardrails-data-types`	per-request заголовок сужения (потребляется, не форвардится); пусто отключает
`GUARDRAILS_SETTINGS_REFRESH_INTERVAL`	`30s`	интервал перечитывания настроек (сходимость реплик); `0` отключает
`GUARDRAILS_RULES_REFRESH_INTERVAL`	`30s`	интервал перечитывания кастомных правил; `0` отключает
`GUARDRAILS_RULES_REGEX_RULES_FILE`	`./configs/guardrails_regex_rules.yaml`	ручной файл правил
`GUARDRAILS_RULES_GITLEAKS_REGEX_RULES_FILE`	`./configs/guardrails_regex_rules.gitleaks.generated.yaml`	генерируемый файл правил
`GUARDRAILS_RULES_MAX_CUSTOM`	`500`	лимит числа кастомных правил через API (каждое исполняется на каждом запросе); `0` отключает
`GUARDRAILS_RULES_MAX_PATTERN_LEN`	`4096`	лимит длины regex кастомного правила; `0` отключает
`GUARDRAILS_HEADERS_DATA_TYPES_HEADER`	`x-guardrails-data-types-triggered`	заголовок ответа со сработавшими типами данных
`GUARDRAILS_HEADERS_TRIGGERED_RULES_HEADER`	`x-guardrails-triggered-rules`	заголовок ответа со сработавшими ID правил
`GUARDRAILS_HEADERS_EXPOSE_TRIGGERED_RULES`	`false`	эмитить заголовок сработавших правил
`GUARDRAILS_STORE_BACKEND`	`in_memory`	`in_memory` \| `redis` \| `postgres` — хранит кастомные правила, настройки и аудит (не masking state data-path, который в процессе)
`GUARDRAILS_STORE_MASKING_TTL`	`15m`	страховочный TTL masking state (для межрепличного fallback); должен превышать самый длинный стриминговый ответ
`GUARDRAILS_STORE_REDIS_ADDR`	`redis:6379`	адрес redis-бэкенда
`GUARDRAILS_STORE_REDIS_PASSWORD`	—	пароль redis
`GUARDRAILS_STORE_REDIS_DB`	`0`	база redis
`GUARDRAILS_STORE_POSTGRES_DSN`	—	DSN postgres
`GUARDRAILS_STORE_ENCRYPTION_ENABLED`	`false`	AES-256-GCM-шифрование masking state в redis/postgres на месте (no-op для in_memory)
`GUARDRAILS_STORE_ENCRYPTION_KEY`	—	base64 32-байтный ключ (`openssl rand -base64 32`); обязателен при включённом шифровании
`GUARDRAILS_API_ADDR`	`:9080`	адрес config API; пусто отключает API
`GUARDRAILS_UI_ENABLED`	`true`	отдавать встроенную веб-консоль на `/` на порту API (no-op, если бинарь собран без UI)
`GUARDRAILS_AUDIT_ENABLED`	`false`	аудит-трейл маскирования + эндпоинты `/v1/audit`
`GUARDRAILS_AUDIT_STORE_MASKED_TEXTS`	`false`	дополнительно хранить маскированные тексты запроса (пользовательский контент — см. SECURITY.md)
`GUARDRAILS_AUDIT_STORE_MASKED_RESPONSE_TEXTS`	`false`	дополнительно хранить маскированные тексты ответа модели (тот же класс чувствительности)
`GUARDRAILS_AUDIT_STORE_ORIGINAL_TEXTS`	`off`	хранить оригинал за каждым плейсхолдером для «показа по наведению» в UI: `off` \| `plain` \| `encrypted`. `encrypted` переиспользует ключ AES-256-GCM хранилища и требует `GUARDRAILS_STORE_ENCRYPTION_ENABLED`. БЕЗОПАСНОСТЬ: `plain`/`encrypted` сохраняют сырые чувствительные данные — ограничьте доступ к хранилищу
`GUARDRAILS_AUDIT_RETENTION`	`24h`	сколько хранятся аудит-записи
`GUARDRAILS_AUDIT_MAX_ENTRIES`	`10000`	только для `in_memory`: лимит аудит-записей (вытесняется старейшее)

Типы данных: 1 CREDENTIALS, 2 API_KEYS, 3 ACCESS_TOKENS, 4 IP_ADDRESSES, 5 PERSONAL_DATA, 6 CUSTOM. Имена принимаются регистронезависимо всюду, где принимаются числа.

Env-значения только засевают глобальные настройки на первом старте; далее источник истины — config API (GET/PUT /v1/settings), перечитывается каждые SETTINGS_REFRESH_INTERVAL. Per-request override-заголовок работает только на сужение: он может пересечь глобальные типы данных, но никогда не расширить их; none пропускает маскирование для запроса; неразбираемый ввод полностью игнорируется (склон к защите). Заголовок считается доверенным: если сервис доступен недоверенным клиентам, вырезайте его на фронтирующем шлюзе — иначе клиент может сузить маскирование собственных запросов.

Config API

Отдельный HTTP API (GUARDRAILS_API_ADDR, по умолчанию :9080) управляет своими правилами и настройками и отдаёт журнал аудита: GET/PUT /v1/settings, GET/POST/DELETE /v1/rules[...], PATCH /v1/rules/{id} (включить/выключить), GET /v1/audit/records. API описан в proto-контракте (сервис GuardrailsApi): из него генерируются gRPC-сервер на GUARDRAILS_GRPC_ADDR (:9000) и REST-обёртка над ним на GUARDRAILS_API_ADDR (:9080). Общая спецификация OpenAPI v2 лежит в service.swagger.json. У API нет своей аутентификации — закрывайте его на уровне сети: держите внутри кластера и не выставляйте наружу.

Пример — добавить своё правило (оно проверяется так же, как встроенные, и применяется сразу, без перезапуска):

curl -X POST localhost:9080/v1/rules -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "rule_id": "acme_token",
  "name": "ACME internal token",
  "data_type": 6,
  "regex": "\\bacme-[0-9a-f]{8}\\b",
  "masking": {"placeholder": "ACME_TOKEN"}
}'

Не забудьте включить тип данных 6 (custom) в настройках, иначе такие правила работать не будут.

Наблюдаемость

Health: GET /healthz (liveness) и GET /readyz (readiness) на data-plane порту.
Метрики: Prometheus на GUARDRAILS_METRICS_PORT (/metrics), namespace extproc_guardrails. Правила алертов и дашборд Grafana — в deploy/; пошаговое подключение Prometheus и Grafana — в docs/monitoring/ и на странице «Мониторинг» консоли.
Аудит-трейл (GUARDRAILS_AUDIT_ENABLED): одна запись на маскированный запрос с задействованными правилами, типами данных и плейсхолдерами (страница «Аудит» в консоли).

Деплой

Форма деплоя: один контейнер, три порта; внешнее хранилище опционально (нужно, когда реплик больше одной или правила/аудит должны переживать рестарт):

flowchart LR
    C["Клиенты (SDK OpenAI / Anthropic)"] -->|":8080 data-plane"| G["guardrails-llm-filter"]
    O["Оператор / браузер"] -->|":9080 config API + консоль"| G
    M["Prometheus"] -->|":9090 /metrics"| G
    G -->|"маскированные запросы"| P["LLM-провайдер"]
    G <-->|"правила, настройки, аудит"| S[("in_memory / redis / postgres")]

Kustomize-манифесты — в deploy/kubernetes/: Deployment (HTTP-пробы /healthz + /readyz), Service, ConfigMap и Secret. Задайте GUARDRAILS_UPSTREAM_BASE_URL в ConfigMap. Distroless-образ собирается Dockerfile.

Разработка

make build       # бинарь -> ./bin/guardrails-llm-filter
make frontend    # собрать SPA-консоль в frontend/dist (вшивается в make build)
make test        # go test -race ./...  (postgres-хранилище нужен Docker; авто-скип)
make test-short  # без Docker
make lint        # golangci-lint run
make rules-gen   # перегенерировать gitleaks-файл правил из configs/gitleaks.toml
make demo-up     # сквозное демо: guardrails-llm-filter + mock LLM (examples/quickstart)

См. CONTRIBUTING.md.

Документация

Инженерная документация — в docs/, с mermaid-диаграммами по каждой подсистеме:

Раздел	Про что
Архитектура	компоненты, горячий путь, инварианты (fail-open, только маскировать/пропускать)
Конфигурация	все env-переменные, резолюция настроек, матчинг путей
Движок правил	источники правил, скан-пайплайн, валидаторы, демаскирование и SSE
Хранилище	роли стора, бэкенды, TTL и шифрование masking state
API	management API (gRPC + REST), коды ошибок, поток мутации правила
Эксплуатация	порты, справочник метрик, алерты, режимы отказа
Мониторинг	пошаговое подключение Prometheus и Grafana, пример дашборда
Разработка	сборка, тесты, генерируемые файлы, демо и dev-цикл консоли

Лицензия

Apache-2.0 — см. LICENSE. Включает правила, производные от gitleaks (MIT), см. NOTICE.

Сделано в Cloud.ru · нашли баг или не хватает правила — issue и PR приветствуются · ⭐ помогает проекту

Маскирование label-плейсхолдерами ([FIRST_NAME]) через Presidio/GLiNER, без карты восстановления. ↩
output_parse_pii восстанавливает по карте вида <PERSON> — повторные сущности одного типа могут коллизировать; стриминг — частично. ↩
recover_redacted восстанавливает только значения из запроса; response-фаза плагинов несовместима со стримингом. ↩
Документация Portkey: «redaction is irreversible by design». ↩
Деанонимизация только для оператора encrypt (AES) — расшифровка, а не восстановление плейсхолдеров. ↩
hide_secrets — в платном enterprise-каталоге. ↩
Через пользовательские regex-паттерны, готового каталога секретов нет. ↩ ↩²
Kong Manager — в Enterprise-тире. ↩
Контрольная панель — в hosted-облаке Portkey; в self-hosted OSS-шлюзе консоли нет. ↩
Ядро MIT, часть guardrail-функций — в платном enterprise-каталоге. ↩
Репозиторий архивирован в июле 2026 (после поглощения Protect AI компанией Palo Alto Networks). ↩
GLiNER Guard / GLiNER2 — энкодеры для zero-shot PII/NER; «raw» = только модель, «pipeline» = модель + детерминированные regex-правила (их же production-режим). ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.github		.github
api/proto/cloudru/guardrails/v1/service		api/proto/cloudru/guardrails/v1/service
cmd		cmd
configs		configs
deploy		deploy
docs		docs
examples/quickstart		examples/quickstart
frontend		frontend
internal		internal
pkg		pkg
tests		tests
.dockerignore		.dockerignore
.gitignore		.gitignore
.gitleaks.toml		.gitleaks.toml
.golangci.yml		.golangci.yml
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
Makefile		Makefile
NOTICE		NOTICE
README.md		README.md
SECURITY.md		SECURITY.md
easyp.lock		easyp.lock
easyp.yaml		easyp.yaml
go.mod		go.mod
go.sum		go.sum
service.swagger.json		service.swagger.json

Navigation Menu

Repository navigation

About

Repository files navigation

guardrails-llm-filter

Возможности

Быстрый старт

Запускаемое демо (реальный провайдер не нужен)

Веб-консоль

Обзор — сводка срабатываний по журналу аудита

Как это работает

Сравнение с альтернативами

Качество на бенчмарках

Конфигурация

Config API

Наблюдаемость

Деплой

Разработка

Документация

Лицензия

About

Releases

Packages

Contributors

Languages

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

guardrails-llm-filter

Возможности

Быстрый старт

Запускаемое демо (реальный провайдер не нужен)

Веб-консоль

Обзор — сводка срабатываний по журналу аудита

Как это работает

Сравнение с альтернативами

Качество на бенчмарках

Конфигурация

Config API

Наблюдаемость

Деплой

Разработка

Документация

Лицензия

Footnotes

About

Resources

Code of conduct

Contributing

Security policy

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages