LLM Prompt Purify
Angular, TypeScript
Problema
Prompts para LLMs podem incluir dados sensíveis de usuários ou empresas involuntariamente ao serem enviados para APIs de terceiros, criando riscos de privacidade e conformidade.
Restrições
A filtragem deve ser client-side para evitar envio de dados a qualquer servidor antes da sanitização. Deve ser determinística e testável. Deve lidar com formatos de dados diversos sem quebrar a estrutura do prompt.
Solução
Um pipeline de sanitização client-side que escaneia o texto do prompt em busca de padrões que correspondam a dados sensíveis (emails, telefones, IDs, credenciais) e os mascara ou remove antes do prompt chegar a qualquer API externa. As regras são configuráveis e extensíveis.
Resultado
Usado em fluxos corporativos com agentes LLM e LLMs web para reduzir risco de vazamento acidental de dados antes que os prompts chegassem a ferramentas externas. A filtragem determinística garantiu comportamento previsível e pré-processamento reutilizável para aplicações com LLM.