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Guia de início rápido: detetar informações pessoalmente identificáveis (PII)

  • Artigo

Nota

Este guia de início rápido cobre apenas a deteção de PII em documentos. Para saber mais sobre como detetar PII em conversas, consulte Como detetar e redigir PII em conversas.

Documentação | de referência Mais exemplos | Pacote (NuGet) | Código fonte da biblioteca

Use este guia de início rápido para criar um aplicativo de deteção de informações pessoalmente identificáveis (PII) com a biblioteca de cliente para .NET. No exemplo a seguir, você cria um aplicativo C# que pode identificar informações confidenciais reconhecidas no texto.

Gorjeta

Você pode usar o Azure AI Foundry para tentar resumir sem precisar escrever código.

Pré-requisitos

Configuração

Criar variáveis de ambiente

Seu aplicativo deve ser autenticado para enviar solicitações de API. Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente para sua chave de recurso de idioma, abra uma janela de console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

  • Para definir a LANGUAGE_KEY variável de ambiente, substitua your-key por uma das chaves do seu recurso.
  • Para definir a variável de LANGUAGE_ENDPOINT ambiente, substitua your-endpoint pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Importante

Recomendamos a autenticação do Microsoft Entra ID com identidades gerenciadas para recursos do Azure para evitar o armazenamento de credenciais com seus aplicativos executados na nuvem.

Use chaves de API com cuidado. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Se estiver usando chaves de API, armazene-as com segurança no Cofre de Chaves do Azure, gire as chaves regularmente e restrinja o acesso ao Cofre de Chaves do Azure usando controle de acesso baseado em função e restrições de acesso à rede. Para obter mais informações sobre como usar chaves de API com segurança em seus aplicativos, consulte Chaves de API com o Cofre de Chaves do Azure.

Para obter mais informações sobre segurança de serviços de IA, consulte Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Nota

Se você só precisar acessar as variáveis de ambiente no console em execução atual, poderá definir a variável de ambiente com set em vez de setx.

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que precisarão ler as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console. Por exemplo, se você estiver usando o Visual Studio como editor, reinicie o Visual Studio antes de executar o exemplo.

Criar uma nova aplicação .NET Core

Com o IDE do Visual Studio, crie uma nova aplicação de consola .NET Core. Isso cria um projeto "Hello World" com um único arquivo de origem C#: program.cs.

Instale a biblioteca de cliente, clicando com o botão direito do rato na solução no Explorador de Soluções e selecionando Gerir Pacotes NuGet. No gerenciador de pacotes que é aberto, selecione Procurar e procure Azure.AI.TextAnalytics. Selecione a versão 5.2.0 e, em seguida, Instalar. Também pode utilizar a Consola do Gestor de Pacotes.

Exemplo de código

Copie o código a seguir para o arquivo program.cs e execute o código.

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;

namespace Example
{
    class Program
    {
        // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
        static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
        static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");

        private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
        private static readonly Uri endpoint = new Uri(languageEndpoint);

        // Example method for detecting sensitive information (PII) from text 
        static void RecognizePIIExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            string document = "Call our office at 312-555-1234, or send an email to support@contoso.com.";
        
            PiiEntityCollection entities = client.RecognizePiiEntities(document).Value;
        
            Console.WriteLine($"Redacted Text: {entities.RedactedText}");
            if (entities.Count > 0)
            {
                Console.WriteLine($"Recognized {entities.Count} PII entit{(entities.Count > 1 ? "ies" : "y")}:");
                foreach (PiiEntity entity in entities)
                {
                    Console.WriteLine($"Text: {entity.Text}, Category: {entity.Category}, SubCategory: {entity.SubCategory}, Confidence score: {entity.ConfidenceScore}");
                }
            }
            else
            {
                Console.WriteLine("No entities were found.");
            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            RecognizePIIExample(client);

            Console.Write("Press any key to exit.");
            Console.ReadKey();
        }

    }
}

Saída

Redacted Text: Call our office at ************, or send an email to *******************.
Recognized 2 PII entities:
Text: 312-555-1234, Category: PhoneNumber, SubCategory: , Confidence score: 0.8
Text: support@contoso.com, Category: Email, SubCategory: , Confidence score: 0.8

Documentação | de referência Mais exemplos | Pacote (Maven) | Código fonte da biblioteca

Use este início rápido para criar um aplicativo de deteção de informações pessoalmente identificáveis (PII) com a biblioteca de cliente para Java. No exemplo a seguir, você cria um aplicativo Java que pode identificar informações confidenciais reconhecidas em texto.

Gorjeta

Você pode usar o Azure AI Foundry para tentar resumir sem precisar escrever código.

Pré-requisitos

Configuração

Criar variáveis de ambiente

Seu aplicativo deve ser autenticado para enviar solicitações de API. Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente para sua chave de recurso de idioma, abra uma janela de console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

  • Para definir a LANGUAGE_KEY variável de ambiente, substitua your-key por uma das chaves do seu recurso.
  • Para definir a variável de LANGUAGE_ENDPOINT ambiente, substitua your-endpoint pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Importante

Recomendamos a autenticação do Microsoft Entra ID com identidades gerenciadas para recursos do Azure para evitar o armazenamento de credenciais com seus aplicativos executados na nuvem.

Use chaves de API com cuidado. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Se estiver usando chaves de API, armazene-as com segurança no Cofre de Chaves do Azure, gire as chaves regularmente e restrinja o acesso ao Cofre de Chaves do Azure usando controle de acesso baseado em função e restrições de acesso à rede. Para obter mais informações sobre como usar chaves de API com segurança em seus aplicativos, consulte Chaves de API com o Cofre de Chaves do Azure.

Para obter mais informações sobre segurança de serviços de IA, consulte Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Nota

Se você só precisar acessar as variáveis de ambiente no console em execução atual, poderá definir a variável de ambiente com set em vez de setx.

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que precisarão ler as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console. Por exemplo, se você estiver usando o Visual Studio como editor, reinicie o Visual Studio antes de executar o exemplo.

Adicionar a biblioteca de cliente

Crie um projeto do Maven no IDE ou ambiente de desenvolvimento da sua preferência. Em seguida, adicione a seguinte dependência ao ficheiro pom.xml do projeto. Pode encontrar a sintaxe de implementação para outras ferramentas de criação online.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Exemplo de código

Crie um ficheiro Java com o nome Example.java. Abra o arquivo e copie o código abaixo. Em seguida, execute o código.

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;

public class Example {

    // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
    private static String languageKey = System.getenv("LANGUAGE_KEY");
    private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");

    public static void main(String[] args) {
        TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
        recognizePiiEntitiesExample(client);
    }
    // Method to authenticate the client object with your key and endpoint
    static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
        return new TextAnalyticsClientBuilder()
                .credential(new AzureKeyCredential(key))
                .endpoint(endpoint)
                .buildClient();
    }

    // Example method for detecting sensitive information (PII) from text 
    static void recognizePiiEntitiesExample(TextAnalyticsClient client)
    {
        // The text that need be analyzed.
        String document = "My SSN is 859-98-0987";
        PiiEntityCollection piiEntityCollection = client.recognizePiiEntities(document);
        System.out.printf("Redacted Text: %s%n", piiEntityCollection.getRedactedText());
        piiEntityCollection.forEach(entity -> System.out.printf(
            "Recognized Personally Identifiable Information entity: %s, entity category: %s, entity subcategory: %s,"
                + " confidence score: %f.%n",
            entity.getText(), entity.getCategory(), entity.getSubcategory(), entity.getConfidenceScore()));
    }
}

Saída

Redacted Text: My SSN is ***********
Recognized Personally Identifiable Information entity: 859-98-0987, entity category: USSocialSecurityNumber, entity subcategory: null, confidence score: 0.650000.

Documentação | de referência Mais exemplos | Pacote (npm) | Código fonte da biblioteca

Use este guia de início rápido para criar um aplicativo de deteção de informações pessoalmente identificáveis (PII) com a biblioteca de cliente para Node.js. No exemplo a seguir, você cria um aplicativo JavaScript que pode identificar informações confidenciais reconhecidas no texto.

Pré-requisitos

Configuração

Criar variáveis de ambiente

Seu aplicativo deve ser autenticado para enviar solicitações de API. Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente para sua chave de recurso de idioma, abra uma janela de console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

  • Para definir a LANGUAGE_KEY variável de ambiente, substitua your-key por uma das chaves do seu recurso.
  • Para definir a variável de LANGUAGE_ENDPOINT ambiente, substitua your-endpoint pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Importante

Recomendamos a autenticação do Microsoft Entra ID com identidades gerenciadas para recursos do Azure para evitar o armazenamento de credenciais com seus aplicativos executados na nuvem.

Use chaves de API com cuidado. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Se estiver usando chaves de API, armazene-as com segurança no Cofre de Chaves do Azure, gire as chaves regularmente e restrinja o acesso ao Cofre de Chaves do Azure usando controle de acesso baseado em função e restrições de acesso à rede. Para obter mais informações sobre como usar chaves de API com segurança em seus aplicativos, consulte Chaves de API com o Cofre de Chaves do Azure.

Para obter mais informações sobre segurança de serviços de IA, consulte Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Nota

Se você só precisar acessar as variáveis de ambiente no console em execução atual, poderá definir a variável de ambiente com set em vez de setx.

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que precisarão ler as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console. Por exemplo, se você estiver usando o Visual Studio como editor, reinicie o Visual Studio antes de executar o exemplo.

Criar uma nova aplicação Node.js

Numa janela de consola (como cmd, PowerShell ou Bash), crie um novo diretório para a sua aplicação e navegue para a mesma.

mkdir myapp 

cd myapp

Execute o comando npm init para criar uma aplicação de nó com um ficheiro package.json.

npm init

Instalar a biblioteca de cliente

Instale o pacote npm:

npm install @azure/ai-text-analytics

Exemplo de código

Abra o arquivo e copie o código abaixo. Em seguida, execute o código.

"use strict";

const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;

//an example document for pii recognition
const documents = [ "The employee's phone number is (555) 555-5555." ];

async function main() {
    console.log(`PII recognition sample`);
  
    const client = new TextAnalyticsClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
  
    const documents = ["My phone number is 555-555-5555"];
  
    const [result] = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, "en");
  
    if (!result.error) {
      console.log(`Redacted text: "${result.redactedText}"`);
      console.log("Pii Entities: ");
      for (const entity of result.entities) {
        console.log(`\t- "${entity.text}" of type ${entity.category}`);
      }
    }
}

main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Saída

PII recognition sample
Redacted text: "My phone number is ************"
Pii Entities:
        - "555-555-5555" of type PhoneNumber

Documentação | de referência Mais exemplos | Pacote (PyPi) | Código fonte da biblioteca

Use este início rápido para criar um aplicativo de deteção de Informações Pessoalmente Identificáveis (PII) com a biblioteca de cliente para Python. No exemplo a seguir, você criará um aplicativo Python que pode identificar informações confidenciais reconhecidas no texto.

Pré-requisitos

Configuração

Criar variáveis de ambiente

Seu aplicativo deve ser autenticado para enviar solicitações de API. Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente para sua chave de recurso de idioma, abra uma janela de console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

  • Para definir a LANGUAGE_KEY variável de ambiente, substitua your-key por uma das chaves do seu recurso.
  • Para definir a variável de LANGUAGE_ENDPOINT ambiente, substitua your-endpoint pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Importante

Recomendamos a autenticação do Microsoft Entra ID com identidades gerenciadas para recursos do Azure para evitar o armazenamento de credenciais com seus aplicativos executados na nuvem.

Use chaves de API com cuidado. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Se estiver usando chaves de API, armazene-as com segurança no Cofre de Chaves do Azure, gire as chaves regularmente e restrinja o acesso ao Cofre de Chaves do Azure usando controle de acesso baseado em função e restrições de acesso à rede. Para obter mais informações sobre como usar chaves de API com segurança em seus aplicativos, consulte Chaves de API com o Cofre de Chaves do Azure.

Para obter mais informações sobre segurança de serviços de IA, consulte Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Nota

Se você só precisar acessar as variáveis de ambiente no console em execução atual, poderá definir a variável de ambiente com set em vez de setx.

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que precisarão ler as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console. Por exemplo, se você estiver usando o Visual Studio como editor, reinicie o Visual Studio antes de executar o exemplo.

Instalar a biblioteca de cliente

Depois de instalar o Python, pode instalar a biblioteca de cliente com:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Exemplo de código

Crie um novo arquivo Python e copie o código abaixo. Em seguida, execute o código.

# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Authenticate the client using your key and endpoint 
def authenticate_client():
    ta_credential = AzureKeyCredential(language_key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=language_endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

# Example method for detecting sensitive information (PII) from text 
def pii_recognition_example(client):
    documents = [
        "The employee's SSN is 859-98-0987.",
        "The employee's phone number is 555-555-5555."
    ]
    response = client.recognize_pii_entities(documents, language="en")
    result = [doc for doc in response if not doc.is_error]
    for doc in result:
        print("Redacted Text: {}".format(doc.redacted_text))
        for entity in doc.entities:
            print("Entity: {}".format(entity.text))
            print("\tCategory: {}".format(entity.category))
            print("\tConfidence Score: {}".format(entity.confidence_score))
            print("\tOffset: {}".format(entity.offset))
            print("\tLength: {}".format(entity.length))
pii_recognition_example(client)

Saída

Redacted Text: The ********'s SSN is ***********.
Entity: employee
        Category: PersonType
        Confidence Score: 0.97
        Offset: 4
        Length: 8
Entity: 859-98-0987
        Category: USSocialSecurityNumber
        Confidence Score: 0.65
        Offset: 22
        Length: 11
Redacted Text: The ********'s phone number is ************.
Entity: employee
        Category: PersonType
        Confidence Score: 0.96
        Offset: 4
        Length: 8
Entity: 555-555-5555
        Category: PhoneNumber
        Confidence Score: 0.8
        Offset: 31
        Length: 12

Documentação de referência

Use este guia de início rápido para enviar solicitações de deteção de Informações de Identificação Pessoal (PII) usando a API REST. No exemplo a seguir, você usará cURL para identificar informações confidenciais reconhecidas no texto.

Pré-requisitos

Configuração

Criar variáveis de ambiente

Seu aplicativo deve ser autenticado para enviar solicitações de API. Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais. Neste exemplo, você gravará suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.

Para definir a variável de ambiente para sua chave de recurso de idioma, abra uma janela de console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.

  • Para definir a LANGUAGE_KEY variável de ambiente, substitua your-key por uma das chaves do seu recurso.
  • Para definir a variável de LANGUAGE_ENDPOINT ambiente, substitua your-endpoint pelo ponto de extremidade do seu recurso.

Importante

Recomendamos a autenticação do Microsoft Entra ID com identidades gerenciadas para recursos do Azure para evitar o armazenamento de credenciais com seus aplicativos executados na nuvem.

Use chaves de API com cuidado. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Se estiver usando chaves de API, armazene-as com segurança no Cofre de Chaves do Azure, gire as chaves regularmente e restrinja o acesso ao Cofre de Chaves do Azure usando controle de acesso baseado em função e restrições de acesso à rede. Para obter mais informações sobre como usar chaves de API com segurança em seus aplicativos, consulte Chaves de API com o Cofre de Chaves do Azure.

Para obter mais informações sobre segurança de serviços de IA, consulte Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Nota

Se você só precisar acessar as variáveis de ambiente no console em execução atual, poderá definir a variável de ambiente com set em vez de setx.

Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que precisarão ler as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console. Por exemplo, se você estiver usando o Visual Studio como editor, reinicie o Visual Studio antes de executar o exemplo.

Criar um arquivo JSON com o corpo da solicitação de exemplo

Em um editor de códigos, crie um novo arquivo chamado test_pii_payload.json e copie o exemplo JSON a seguir. Esta solicitação de exemplo será enviada para a API na próxima etapa.

{
    "kind": "PiiEntityRecognition",
    "parameters": {
        "modelVersion": "latest"
    },
    "analysisInput":{
        "documents":[
            {
                "id":"1",
                "language": "en",
                "text": "Call our office at 312-555-1234, or send an email to support@contoso.com"
            }
        ]
    }
}
'

Guarde test_pii_payload.json algures no seu computador. Por exemplo, o seu ambiente de trabalho.

Enviar uma solicitação de API de deteção de informações de identificação pessoal (PII)

Use os comandos a seguir para enviar a solicitação de API usando o programa que você está usando. Copie o comando para o terminal e execute-o.

parâmetro Description
-X POST <endpoint> Especifica seu ponto de extremidade para acessar a API.
-H Content-Type: application/json O tipo de conteúdo para enviar dados JSON.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> Especifica a chave para acessar a API.
-d <documents> O JSON que contém os documentos que você deseja enviar.

Substitua C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json pelo local do arquivo de solicitação JSON de exemplo criado na etapa anterior.

Linha de comandos

curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json"

PowerShell

curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01 `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json"

Resposta JSON

{
	"kind": "PiiEntityRecognitionResults",
	"results": {
		"documents": [{
			"redactedText": "Call our office at ************, or send an email to *******************",
			"id": "1",
			"entities": [{
				"text": "312-555-1234",
				"category": "PhoneNumber",
				"offset": 19,
				"length": 12,
				"confidenceScore": 0.8
			}, {
				"text": "support@contoso.com",
				"category": "Email",
				"offset": 53,
				"length": 19,
				"confidenceScore": 0.8
			}],
			"warnings": []
		}],
		"errors": [],
		"modelVersion": "2021-01-15"
	}
}

Pré-requisitos

Usando o painel do lado esquerdo, selecione Playgrounds. Em seguida, selecione o botão Try the Language Playground .

O ciclo de vida do desenvolvimento

Usar PII no Azure AI Foundry Playground

O Language Playground é composto por quatro secções:

  • Banner superior: Você pode selecionar qualquer um dos serviços linguísticos atualmente disponíveis aqui.
  • Painel direito: este painel é onde você pode encontrar as opções de configuração para o serviço, como a API e a versão do modelo, juntamente com recursos específicos para o serviço.
  • Painel central: este painel é onde você insere o texto para processamento. Depois que a operação for executada, alguns resultados serão mostrados aqui.
  • Painel direito: este painel é onde os detalhes da operação de execução são mostrados.

Aqui você pode selecionar entre dois recursos de deteção de Informações de Identificação Pessoal (PII) escolhendo os blocos de banner superiores, Extrair PII da conversa ou Extrair PII do texto. Cada um é para um cenário diferente.

Extrair PII da conversa

Extrair PII da conversa é projetado para identificar e mascarar informações de identificação pessoal em texto conversacional.

Em Configuração existem as seguintes opções:

Opção Description
Selecione a versão da API Selecione qual versão da API usar.
Selecione a versão do modelo Selecione qual versão do modelo usar.
Selecionar idioma de texto Selecione o idioma em que o idioma é inserido.
Selecione os tipos a incluir Selecione os tipos de informações que deseja redigir.
Especificar política de redação Selecione o método de redação.
Especificar caractere de redação Selecione qual caractere é usado para redação. Disponível apenas com a política de redação CharacterMask.

Após a conclusão da operação, o tipo de entidade é exibido abaixo de cada entidade no painel central e a seção Detalhes contém os seguintes campos para cada entidade:

Campo Descrição
Entity A entidade detetada.
Categoria O tipo de entidade que foi detetada.
Desvio O número de caracteres que a entidade foi detetada desde o início da linha.
Duração O comprimento do caractere da entidade.
Confiança Quão confiante o modelo está na correção da identificação do tipo de entidade.

Uma captura de tela de um exemplo de PII extraído da conversa no azure AI studio.

Extrair PII do texto

Extrair PII do texto é projetado para identificar e mascarar informações de identificação pessoal no texto.

Em Configuração existem as seguintes opções:

Opção Description
Selecione a versão da API Selecione qual versão da API usar.
Selecione a versão do modelo Selecione qual versão do modelo usar.
Selecionar idioma de texto Selecione o idioma em que o idioma é inserido.
Selecione os tipos a incluir Selecione os tipos de informações que deseja redigir.
Especificar política de redação Selecione o método de redação.
Especificar caractere de redação Selecione qual caractere é usado para redação. Disponível apenas com a política de redação CharacterMask.

Após a conclusão da operação, o tipo de entidade é exibido abaixo de cada entidade no painel central e a seção Detalhes contém os seguintes campos para cada entidade:

Campo Descrição
Entity A entidade detetada.
Categoria O tipo de entidade que foi detetada.
Desvio O número de caracteres que a entidade foi detetada desde o início da linha.
Duração O comprimento do caractere da entidade.
Confiança Quão confiante o modelo está na correção da identificação do tipo de entidade.
Etiquetas Quão confiante o modelo está na correção para cada tipo de entidade identificada.

Uma captura de tela de um exemplo de extrair PII do texto no azure AI studio.

Clean up resources (Limpar recursos)

Se quiser limpar e remover uma assinatura de serviços do Azure AI, você pode excluir o recurso ou grupo de recursos. A exclusão do grupo de recursos também exclui quaisquer outros recursos associados a ele.

Próximos passos