promptlens 0.1.1

Python/Rust library for LLM prompt analysis and protection

PromptGuard

Libreria Python/Rust per l'analisi e la protezione dei prompt LLM.

Il core computazionale è scritto in Rust (tramite PyO3) e compilato come estensione nativa con maturin. Il layer Python espone un'API pulita, la logica di tracking e (in futuro) CLI e versioning.

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Struttura del progetto

promptlens/
│
├── Cargo.toml              # Manifest Rust (crate: promptguard)
├── pyproject.toml          # Config Python/maturin (pacchetto: promptguard)
│
├── rust/                   # Codice Rust — core computazionale
│   └── src/
│       ├── lib.rs          # Entry point PyO3: registra il modulo `_core`
│       ├── tokenizer.rs    # Conteggio token, context usage, truncate
│       └── guardrails.rs   # Rilevamento e redazione PII, regole custom
│
├── python/
│   └── promptguard/        # Pacchetto Python installabile
│       ├── __init__.py     # Re-esporta le API pubbliche
│       ├── tokens.py       # Wrapper Python → _core (tokenizer)
│       ├── guardrails.py   # Wrapper Python → _core (guardrails) + GuardChecker
│       ├── tracker.py      # Logging interazioni LLM (puro Python)
│       ├── prompt.py       # TODO: versioning prompt
│       └── cli.py          # TODO: CLI via Typer
│
├── tests/
│   ├── test_tokens.py      # Test tokenizer
│   ├── test_guardrails.py  # Test PII e regole custom
│   └── test_prompt.py      # Test Tracker
│
└── benchmarks/
    └── bench_tokenizer.py  # TODO: confronto Python puro vs Rust

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Architettura

Python user code
      │
      ▼
promptguard (Python)              ← API, Tracker, GuardChecker
      │
      ▼
promptguard._core (Rust/PyO3)    ← tokenizer, guardrails (parallelizzati con rayon)

Il modulo _core viene compilato da Rust e installato come shared library (.pyd su Windows, .so su Linux/macOS). Non va mai importato direttamente: i wrapper in python/promptguard/ espongono tutto quello che serve.

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Setup

Prerequisiti: Rust toolchain, Python ≥ 3.8, maturin.

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate        # Windows
# oppure: source .venv/bin/activate

pip install maturin pytest
maturin develop               # compila Rust e installa il pacchetto in editable mode

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API reference

Tokenizer

from promptguard import count_tokens, context_usage, truncate_to_limit

count_tokens(text: str) -> int

Restituisce il numero di token nel testo (approssimazione: ~4 caratteri Unicode per token).

count_tokens("Hello, world!")   # → 3
count_tokens("")                # → 0

context_usage(text: str, context_window: int) -> float

Restituisce la percentuale della context window occupata dal testo. Valori > 100.0 indicano overflow.

context_usage("Hello, world!", 128_000)   # → 0.002...
context_usage("A" * 4000, 1000)           # → 100.0

Lancia ValueError se context_window == 0.

truncate_to_limit(text: str, max_tokens: int) -> str

Tronca il testo in modo che count_tokens(result) <= max_tokens. Se il testo è già entro il limite, viene restituito invariato.

truncate_to_limit("Hello, world! How are you?", max_tokens=3)
# → "Hello, wo"  (12 chars = 3 tokens * 4)

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Guardrails

from promptguard import contains_pii, redact_pii, CustomRule, RuleMatch, GuardCore, GuardChecker

contains_pii(text: str) -> bool

Rileva se il testo contiene PII (email, telefono IT, codice fiscale, carta di credito, IBAN, IP, SQL, base64, API key, URL, code block).

contains_pii("[e-mail]")      # → True
contains_pii("The sky is blue")        # → False

redact_pii(text: str) -> str

Sostituisce tutte le PII trovate con [REDACTED].

redact_pii("Call me at [phone]")
# → "Call me at [REDACTED]"

redact_pii("The sky is blue")
# → "The sky is blue"

Regole built-in disponibili

Nome	Cosa rileva
email	Indirizzi email
phone_it	Numeri di telefono italiani (fissi e mobili)
phone_international	Numeri internazionali (formato +XXXXXXXX)
fiscal_code_it	Codici fiscali italiani
credit_card	Numeri di carta di credito
iban	Codici IBAN
ip_address	Indirizzi IPv4
sql_query	Query SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, DROP…)
base64	Stringhe Base64 (≥ 20 caratteri)
api_key	Possibili API key (stringhe alfanumeriche ≥ 20 caratteri)
code_block	Blocchi di codice Markdown (```)
url	URL http:// e https://

CustomRule(name: str, pattern: str)

Regola personalizzata basata su regex. Il pattern viene validato alla costruzione (lancia ValueError se non è valido).

rule = CustomRule(name="ticket_id", pattern=r"TKT-\d{5}")

RuleMatch

Oggetto restituito da GuardChecker.check(). Attributi in sola lettura:

Attributo	Tipo	Descrizione
rule_name	str	Nome della regola che ha prodotto il match
matched_value	str	Sottostringa che ha fatto match
start	int	Indice di inizio (byte offset)
end	int	Indice di fine (byte offset)

match.rule_name      # "email"
match.matched_value  # "[e-mail]"
match.start          # 10
match.end            # 27

GuardChecker

Facade Python di alto livello attorno a GuardCore. Supporta regole built-in, regole keyword e regole regex personalizzate.

checker = GuardChecker(rules=["email", "phone_it"])
matches = checker.check("Contact: [e-mail], [phone]")
for m in matches:
    print(f"[{m.rule_name}] '{m.matched_value}' at {m.start}:{m.end}")

Regole keyword (content_rules):

Passa un dict {categoria: [parole_chiave]} o il path a un file JSON con la stessa struttura.

checker = GuardChecker(
    rules=["email"],
    content_rules={
        "violence": ["kill", "attack", "destroy"],
        "hate":     ["hate", "slur"],
    },
)
matches = checker.check("I will kill the process")
# → RuleMatch(rule='violence', value='kill', ...)

Regole regex custom:

checker = GuardChecker(
    rules=["email"],
    custom_rules=[
        CustomRule(name="ticket_id", pattern=r"TKT-\d{5}"),
    ],
)
matches = checker.check("Ref: TKT-00123 — [e-mail]")

GuardCore

Classe Rust esposta direttamente. Equivalente a GuardChecker ma senza il supporto al caricamento di content_rules da file.

from promptguard import GuardCore, CustomRule

core = GuardCore(
    rules=["email", "ip_address"],
    content_rules={"sensitive": ["confidential", "secret"]},
    custom_rules=[CustomRule("order_id", r"ORD-\d+")],
)
matches = core.check("SECRET order ORD-999 from 192.168.1.1")

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Tracker

from promptguard import Tracker

Traccia le interazioni LLM su file JSON. Supporta query per modello e intervallo di date, ed export in JSON o CSV.

Inizializzazione

tracker = Tracker(filepath="interactions.json")
# Il file viene creato se non esiste.
# Se esiste ma è corrotto o non è una lista JSON, viene resettato a [].

log(model, template, params, rendered, output)

Aggiunge un record al log. Ogni record ha un id UUID e un timestamp ISO 8601 (UTC).

tracker.log(
    model="gpt-4o",
    template="Traduci: {text}",
    params={"text": "Hello"},
    rendered="Traduci: Hello",
    output="Ciao",
)

Struttura di ogni record nel file JSON:

{
  "id": "a1b2c3d4-...",
  "timestamp": "2026-06-03T10:00:00.000000",
  "model": "gpt-4o",
  "template": "Traduci: {text}",
  "params": {"text": "Hello"},
  "rendered": "Traduci: Hello",
  "output": "Ciao"
}

query(model=None, date_from=None, date_to=None) -> list

Restituisce i record filtrati. Tutti i parametri sono opzionali.

# Tutti i record
all_records = tracker.query()

# Solo gpt-4o
gpt4_records = tracker.query(model="gpt-4o")

# In un intervallo di date (ISO 8601)
records = tracker.query(date_from="2026-01-01", date_to="2026-06-30")

export(output_path, format="json")

Esporta tutti i record in un file. Formati supportati: "json" (default) e "csv".

tracker.export("backup.json")
tracker.export("report.csv", format="csv")

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Comandi utili

Compilazione

# Compila Rust e installa il pacchetto in editable mode (debug)
maturin develop

# Con ottimizzazioni release (più lento da compilare, più veloce a runtime)
maturin develop --release

# Build wheel distribuibile (output in dist/)
maturin build --release

# Verifica errori Rust senza compilare (molto più veloce)
cargo check

Test

# Tutti i test
pytest tests/

# Con output verboso
pytest tests/ -v

# Singolo file
pytest tests/test_tokens.py
pytest tests/test_guardrails.py
pytest tests/test_prompt.py

Pulizia

# Artefatti Rust
cargo clean

# Windows — cache Python e file compilati
Remove-Item -Recurse -Force python\promptguard\__pycache__
Remove-Item python\promptguard\*.pdb

# Linux/macOS
find python -name "__pycache__" -exec rm -rf {} +

# Pulizia completa (Rust + dist + cache pytest)
cargo clean ; Remove-Item -Recurse -Force dist, .pytest_cache  # Windows

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Stato dei moduli

Modulo	Stato	Descrizione
tokenizer	✅ Implementato	count_tokens, context_usage, truncate_to_limit (Rust)
guardrails	✅ Implementato	contains_pii, redact_pii, GuardCore, GuardChecker, CustomRule, RuleMatch (Rust + Python)
tracker	✅ Implementato	Tracker — logging interazioni LLM su JSON (Python)
prompt	🔲 TODO	Versioning e metadati prompt
cli	🔲 TODO	Interfaccia a riga di comando (Typer)
diff	🔲 TODO	Diff riga per riga tra versioni di prompt
benchmarks	🔲 TODO	Confronto Python puro vs Rust tokenizer

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Dipendenze

Rust (Cargo.toml):

• pyo3 — binding Python/Rust
• regex — motore regex per le guardrails
• rayon — parallelismo data-parallel sui match
• once_cell — inizializzazione lazy dei pattern compilati

Python (pyproject.toml):

• nessuna dipendenza runtime
• dev: pytest, maturin