Pryvra 是一款面向 AI 应用的开源隐私运行时，能够在敏感的客户数据进入大语言模型之前对其进行标记化处理，让个人身份信息（PII）始终远离提示词内容。加密的映射关系完全保存在用户自己的环境中，只有在经过认证的可信边界处才会被还原，从而在充分利用 AI 能力的同时保障数据隐私与合规。

产品详细介绍

不要将客户的个人身份信息写入 AI 提示词中

Sahil Rajput创始人

AI 代理正在成为客户对话的前端入口。但当客户分享邮箱、电话号码、账号、PAN、Aadhaar 或卡片信息时，这些数据可能会直接进入 LLM 的提示词中。

我构建 Pryvra 就是为了改变这一现状。

Pryvra 在调用模型之前，会将敏感字段替换为稳定令牌。模型接收到的是有用的上下文，而不是底层的客户数据本身。加密后的映射关系保存在你的环境中，并且只能在受信的位置（例如人工客服交接环节）进行还原。

Pryvra 目前支持的能力：

• 检测邮箱、电话、PAN、Aadhaar、IFSC、银行账户、支付卡以及常见 API 密钥

• 加密的 PII 到令牌的映射

• 具备对话感知能力的稳定令牌，在不暴露身份的前提下保留上下文

• 针对受信系统和人工客服的受控还原机制

• 针对企业自定义标识符的自定义检测器

• 与 LiveKit 和 Pipecat 的集成

• 开源的 TypeScript SDK，可在 npm 上获取

Pryvra 适用于语音代理、聊天机器人、AI 副驾驶、客服工作流，以及医疗健康、金融科技、SaaS 和任何处理客户数据的 AI 产品。

我非常期待来自开发者的反馈：接下来我们应该支持哪个框架、数据类型或集成？

GitHub：https://github.com/sahil-rajput/pryvra

Pryvra