pebblo

加载数据前先过一道安全筛，让 Gen AI 应用安心上线

Pebblo 是一个面向生成式 AI 应用的数据安全加载与合规检查工具，旨在帮助开发者在将 Gen AI 应用从原型推向生产时，确保数据加载环节的安全性与合规性。它解决了开发者在数据摄入过程中对敏感信息（如个人身份信息 PII）缺乏可见性和控制的问题。核心能力包括：对加载的数据进行语义识别与分类，自动检测并标记 PII 数据；提供数据来源追踪与使用报告，让开发者清晰了解数据流向；支持与主流数据加载框架集成，在数据进入 LLM 前进行安全过滤。通过 Pebblo，开发者可以降低数据泄露风险，满足隐私法规要求，从而安全地加速 AI 应用部署。

开源 free 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 149

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队daxa-ai

所属国家

官网地址https://daxa.ai/pebblo

GitHubhttps://github.com/daxa-ai/pebblo

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型data-governance,entity-classification,gen-ai,llm,rag,topic-classification

GitHub 星标★ 149

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-01-15 00:00:00

最近更新2026-07-29 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

自动识别并标记 PII 等敏感数据，降低合规风险
提供数据来源追踪与使用报告，增强数据可见性
与现有数据加载流程集成，无需大幅改动代码

不足之处

项目早期，文档和社区支持待观察
功能覆盖可能有限，复杂场景需定制

适用场景

企业构建 RAG 应用时，需确保知识库数据不含敏感信息
AI 应用上线前进行数据合规审查
多数据源接入时，统一监控数据安全

替代项目

Presidio、Amazon Macie、DataSunrise

项目介绍

pebblo 是基础设施领域的开源项目，由 daxa-ai 开发，2024 年首次发布。

它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,130 个项目，GitHub 星标数为 149。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-29。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：企业构建RAG应用时，需确保知识库数据不含敏感信息。同类可对比的替代方案包括 Presidio、Amazon Macie、DataSunrise。

上一篇：mcp-pinecone

下一篇：SharpVector