Augmenta

Descripción General

Augmenta es una capa de privacidad de prueba de concepto diseñada para flujos de trabajo con LLMs. Aborda una brecha real en los sistemas de IA en producción: la necesidad de manejar información de identificación personal (PII) de forma segura antes de que llegue a un modelo de lenguaje.

Problema

Enviar entradas de usuarios crudas a APIs de LLMs expone datos sensibles a servicios de terceros. La mayoría de los equipos manejan esto de forma ad hoc, o no lo hacen en absoluto. Augmenta explora un enfoque estructurado: detectar PII, anonimizarla de forma determinística, reenviar solo el texto limpio al modelo y luego rehidratar la respuesta antes de devolverla al cliente.

Arquitectura

El sistema está organizado como un conjunto de servicios enfocados:

• API de Ingesta: Recibe la entrada cruda, ejecuta la detección de PII y orquesta el pipeline de anonimización.
• Anonimizador: Reemplaza las entidades detectadas con pseudónimos estables, manteniendo la integridad referencial en conversaciones multi-turno.
• Gateway LLM: Reenvía los prompts anonimizados al modelo objetivo. La PII cruda nunca llega a esta capa.
• Rehidratador: Restaura los pseudónimos a los valores originales en la respuesta del modelo.
• Registro de auditoría: Rastrea cada paso de transformación para observabilidad y cumplimiento.

Decisiones de Diseño

• Outputs estructurados: Todas las respuestas de la API se validan con esquemas Pydantic para evitar que datos malformados se propaguen.
• Pseudónimos determinísticos: La misma entidad se mapea al mismo pseudónimo dentro de una sesión, permitiendo una rehidratación coherente en multi-turno.
• Fronteras orientadas a servicios: Cada preocupación está aislada detrás de una interfaz bien definida, haciendo los componentes testeables y reemplazables independientemente.
• Sin persistencia de datos por defecto: La PII se mantiene solo en memoria durante la duración de una solicitud a menos que se configure explícitamente de otra manera.