Aracılığıyla paylaş

Hızlı Başlangıç: Kişisel Bilgileri Algılama (PII)

Not

Bu hızlı başlangıç yalnızca belgelerde PII algılamayı kapsar. Konuşmalarda PII algılama hakkında daha fazla bilgi edinmek için Konuşmalarda PII'yi algılama ve redakte etme bölümüne bakınız.

Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (NuGet) | Kitaplık kaynak kodu

.NET için istemci kitaplığıyla Kişisel Bilgiler (PII) algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metindeki tanınan hassas bilgileri tanımlayabilen bir C# uygulaması oluşturursunuz.

İpucu

Kod yazmaya gerek kalmadan özetlemeyi denemek için Azure AI Foundry'yi kullanabilirsiniz.

Önkoşullar

Kurulum

Ortam değişkenlerini oluşturma

API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.

Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.

  • LANGUAGE_KEY ortam değişkenini ayarlamak için your-key'yi kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirin.
  • LANGUAGE_ENDPOINT ortam değişkenini ayarlamak için your-endpoint değerini kaynağınızın uç noktasına değiştirin.

Önemli

Kimlik bilgilerini bulutta çalışan uygulamalarınızla depolamaktan kaçınmak için Azure kaynakları için yönetilen kimliklerle Microsoft Entra Id kimlik doğrulaması yapmanızı öneririz.

API anahtarlarını dikkatli kullanın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin. API anahtarlarını kullanıyorsanız, bunları Azure Key Vault'ta güvenli bir şekilde depolayın, anahtarları düzenli olarak döndürün ve rol tabanlı erişim denetimi ve ağ erişim kısıtlamalarını kullanarak Azure Key Vault'a erişimi kısıtlayın. Uygulamalarınızda API anahtarlarını güvenli bir şekilde kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure Key Vault ile API anahtarları.

Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Not

Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setile setx ayarlayabilirsiniz.

Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.

Yeni .NET Core uygulaması oluşturma

Visual Studio IDE’yi kullanarak yeni bir .NET Core konsol uygulaması oluşturun. Bu, tek bir C# kaynak dosyasıyla bir "Merhaba Dünya" projesi oluşturur: program.cs.

Çözüm Gezgini’nde çözüme sağ tıklayarak ve NuGet paketlerini yönet seçeneğini belirleyerek istemci kitaplığını yükleyin. Açılan paket yöneticisinde Gözat'ı seçin ve Azure.AI.TextAnalytics öğesini arayın. Sürüm olarak 5.2.0 seçin ve Yükle seçeneğini belirleyin. Paket Yöneticisi Konsolu’nu da kullanabilirsiniz.

Kod örneği

Aşağıdaki kodu program.cs dosyanıza kopyalayın ve kodu çalıştırın.

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();
        }

    }
}

Çıktı

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

Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (Maven) | Kitaplık kaynak kodu

Java için istemci kitaplığıyla Kişisel Bilgiler (PII) algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metindeki tanınan hassas bilgileri tanımlayabilen bir Java uygulaması oluşturursunuz.

İpucu

Kod yazmaya gerek kalmadan özetlemeyi denemek için Azure AI Foundry'yi kullanabilirsiniz.

Önkoşullar

Kurulum

Ortam değişkenlerini oluşturma

API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.

Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.

  • LANGUAGE_KEY ortam değişkenini ayarlamak için your-key'yi kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirin.
  • LANGUAGE_ENDPOINT ortam değişkenini ayarlamak için your-endpoint değerini kaynağınızın uç noktasına değiştirin.

Önemli

Kimlik bilgilerini bulutta çalışan uygulamalarınızla depolamaktan kaçınmak için Azure kaynakları için yönetilen kimliklerle Microsoft Entra Id kimlik doğrulaması yapmanızı öneririz.

API anahtarlarını dikkatli kullanın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin. API anahtarlarını kullanıyorsanız, bunları Azure Key Vault'ta güvenli bir şekilde depolayın, anahtarları düzenli olarak döndürün ve rol tabanlı erişim denetimi ve ağ erişim kısıtlamalarını kullanarak Azure Key Vault'a erişimi kısıtlayın. Uygulamalarınızda API anahtarlarını güvenli bir şekilde kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure Key Vault ile API anahtarları.

Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Not

Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setile setx ayarlayabilirsiniz.

Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.

İstemci kitaplığını ekleme

Tercih ettiğiniz IDE veya geliştirme ortamında bir Maven projesi oluşturun. Ardından aşağıdaki bağımlılığı projenizin pom.xml dosyasına ekleyin. Diğer derleme araçlarına yönelik uygulama söz dizimini çevrimiçi olarak bulabilirsiniz.

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

Kod örneği

Example.java adlı bir Java dosyası oluşturun. Dosyayı açın ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.

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()));
    }
}

Çıktı

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

Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (npm) | Kitaplık kaynak kodu

Node.js için istemci kitaplığıyla Kişisel Bilgiler (PII) algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metindeki tanınan hassas bilgileri tanımlayabilen bir JavaScript uygulaması oluşturursunuz.

Önkoşullar

Kurulum

Ortam değişkenlerini oluşturma

API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.

Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.

  • LANGUAGE_KEY ortam değişkenini ayarlamak için your-key'yi kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirin.
  • LANGUAGE_ENDPOINT ortam değişkenini ayarlamak için your-endpoint değerini kaynağınızın uç noktasına değiştirin.

Önemli

Kimlik bilgilerini bulutta çalışan uygulamalarınızla depolamaktan kaçınmak için Azure kaynakları için yönetilen kimliklerle Microsoft Entra Id kimlik doğrulaması yapmanızı öneririz.

API anahtarlarını dikkatli kullanın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin. API anahtarlarını kullanıyorsanız, bunları Azure Key Vault'ta güvenli bir şekilde depolayın, anahtarları düzenli olarak döndürün ve rol tabanlı erişim denetimi ve ağ erişim kısıtlamalarını kullanarak Azure Key Vault'a erişimi kısıtlayın. Uygulamalarınızda API anahtarlarını güvenli bir şekilde kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure Key Vault ile API anahtarları.

Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Not

Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setile setx ayarlayabilirsiniz.

Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.

Yeni bir Node.js uygulaması oluşturma

Konsol penceresinde (cmd, PowerShell veya Bash gibi), uygulamanız için yeni bir dizin oluşturun ve bu dizine gidin.

mkdir myapp 

cd myapp

Bir npm init dosyası ile bir düğüm uygulaması oluşturmak için package.json komutunu çalıştırın.

npm init

İstemci kitaplığını yükleme

npm paketini yükleyin:

npm install @azure/ai-text-analytics

Kod örneği

Dosyayı açın ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.

"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);
});

Çıktı

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

Başvuru belgeleri | Diğer örnekler | Paket (PyPi) | Kitaplık kaynak kodu

Python için istemci kitaplığıyla Kişisel Bilgiler (PII) algılama uygulaması oluşturmak için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metindeki tanınan hassas bilgileri tanımlayabilen bir Python uygulaması oluşturacaksınız.

Önkoşullar

Kurulum

Ortam değişkenlerini oluşturma

API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.

Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.

  • LANGUAGE_KEY ortam değişkenini ayarlamak için your-key'yi kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirin.
  • LANGUAGE_ENDPOINT ortam değişkenini ayarlamak için your-endpoint değerini kaynağınızın uç noktasına değiştirin.

Önemli

Kimlik bilgilerini bulutta çalışan uygulamalarınızla depolamaktan kaçınmak için Azure kaynakları için yönetilen kimliklerle Microsoft Entra Id kimlik doğrulaması yapmanızı öneririz.

API anahtarlarını dikkatli kullanın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin. API anahtarlarını kullanıyorsanız, bunları Azure Key Vault'ta güvenli bir şekilde depolayın, anahtarları düzenli olarak döndürün ve rol tabanlı erişim denetimi ve ağ erişim kısıtlamalarını kullanarak Azure Key Vault'a erişimi kısıtlayın. Uygulamalarınızda API anahtarlarını güvenli bir şekilde kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure Key Vault ile API anahtarları.

Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Not

Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setile setx ayarlayabilirsiniz.

Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.

İstemci kitaplığını yükleme

Python yükledikten sonra şunları kullanarak istemci kitaplığını yükleyebilirsiniz:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Kod örneği

Yeni bir Python dosyası oluşturun ve aşağıdaki kodu kopyalayın. Sonra kodu çalıştırın.

# 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)

Çıktı

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

Başvuru belgeleri

REST API kullanarak Kişisel Bilgiler (PII) algılama istekleri göndermek için bu hızlı başlangıcı kullanın. Aşağıdaki örnekte, metindeki tanınan hassas bilgileri tanımlamak için cURL kullanacaksınız.

Önkoşullar

Kurulum

Ortam değişkenlerini oluşturma

API istekleri göndermek için uygulamanızın kimliği doğrulanmalıdır. Üretim için kimlik bilgilerinizi depolamanın ve bunlara erişmenin güvenli bir yolunu kullanın. Bu örnekte, kimlik bilgilerinizi uygulamayı çalıştıran yerel makinedeki ortam değişkenlerine yazacaksınız.

Dil kaynak anahtarınızın ortam değişkenini ayarlamak için bir konsol penceresi açın ve işletim sisteminiz ve geliştirme ortamınıza yönelik yönergeleri izleyin.

  • LANGUAGE_KEY ortam değişkenini ayarlamak için your-key'yi kaynağınızın anahtarlarından biriyle değiştirin.
  • LANGUAGE_ENDPOINT ortam değişkenini ayarlamak için your-endpoint değerini kaynağınızın uç noktasına değiştirin.

Önemli

Kimlik bilgilerini bulutta çalışan uygulamalarınızla depolamaktan kaçınmak için Azure kaynakları için yönetilen kimliklerle Microsoft Entra Id kimlik doğrulaması yapmanızı öneririz.

API anahtarlarını dikkatli kullanın. API anahtarını doğrudan kodunuzla eklemeyin ve hiçbir zaman herkese açık olarak göndermeyin. API anahtarlarını kullanıyorsanız, bunları Azure Key Vault'ta güvenli bir şekilde depolayın, anahtarları düzenli olarak döndürün ve rol tabanlı erişim denetimi ve ağ erişim kısıtlamalarını kullanarak Azure Key Vault'a erişimi kısıtlayın. Uygulamalarınızda API anahtarlarını güvenli bir şekilde kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure Key Vault ile API anahtarları.

Yapay zeka hizmetleri güvenliği hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure AI hizmetlerine yönelik isteklerin kimliğini doğrulama.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Not

Yalnızca geçerli çalışan konsoldaki ortam değişkenlerine erişmeniz gerekiyorsa, ortam değişkenini yerine setile setx ayarlayabilirsiniz.

Ortam değişkenlerini ekledikten sonra, konsol penceresi de dahil olmak üzere ortam değişkenlerini okuması gereken tüm çalışan programları yeniden başlatmanız gerekebilir. Örneğin, düzenleyici olarak Visual Studio kullanıyorsanız, örneği çalıştırmadan önce Visual Studio'yu yeniden başlatın.

Örnek istek gövdesiyle bir JSON dosyası oluşturma

Kod düzenleyicisinde adlı test_pii_payload.json yeni bir dosya oluşturun ve aşağıdaki JSON örneğini kopyalayın. Bu örnek istek, sonraki adımda API'ye gönderilecektir.

{
    "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"
            }
        ]
    }
}
'

Bilgisayarınızda bir yere kaydedin test_pii_payload.json . Örneğin, masaüstünüz.

Kişisel olarak tanımlayıcı bilgiler (PII) algılama API'si isteği gönderme

Kullandığınız programı kullanarak API isteği göndermek için aşağıdaki komutları kullanın. Komutunu terminalinize kopyalayın ve çalıştırın.

parametre Açıklama
-X POST <endpoint> API'ye erişmek için uç noktanızı belirtir.
-H Content-Type: application/json JSON verilerini göndermek için içerik türü.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> API'ye erişmek için anahtarı belirtir.
-d <documents> Göndermek istediğiniz belgeleri içeren JSON.

değerini önceki adımda oluşturduğunuz örnek JSON istek dosyasının konumuyla değiştirin C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json .

Komut istemi

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"

JSON yanıtı

{
	"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"
	}
}

Önkoşullar

Sol taraftaki bölmeyi kullanarak Oyun Alanları'nı seçin. Ardından Dil Oyun Alanı'nı Deneyin düğmesini seçin.

Geliştirme yaşam döngüsü

Azure AI Foundry Playground'da PII kullanma

Language Playground dört bölümden oluşur:

  • Üst başlık: Şu anda kullanılabilir olan Dil hizmetlerinden herhangi birini buradan seçebilirsiniz.
  • Sağ bölme: Bu bölme, hizmete özgü özelliklerin yanı sıra API ve model sürümü gibi hizmetin Yapılandırma seçeneklerini bulabileceğiniz yerdir.
  • Orta bölme: Bu bölme, işlemek üzere metninizi girdiğiniz yerdir. İşlem çalıştırıldıktan sonra burada bazı sonuçlar gösterilir.
  • Sağ bölme: Bu bölmede çalıştırma işleminin ayrıntıları gösterilir.

Burada üst başlık kutucuklarını seçerek, Konuşmadan PII ayıkla veya metinden PII ayıkla'yı seçerek iki Kişisel Kimlik Bilgisi (PII) algılama özelliği arasından seçim yapabilirsiniz. Her biri farklı bir senaryo içindir.

Konuşmadan PII ayıklama

Konuşmalardan PII ayıklama, konuşma metinlerinde kişisel olarak tanımlayıcı bilgileri tanımlamak ve maskelemek için tasarlanmıştır.

Yapılandırma'da aşağıdaki seçenekler vardır:

Seçenek Açıklama
API sürümünü seçin API'nin hangi sürümünün kullanılacağını seçin.
Model sürümünü seçin Modelin hangi sürümünün kullanılacağını seçin.
Metin dilini seçme Dil girişinin hangi dilde olduğunu seçin.
Eklenecek türleri seçin Gizlemek istediğiniz bilgi türlerini seçin.
Redaksiyon ilkesinin belirtilmesi Redaksiyon yöntemini seçin.
Sansür karakterini belirtme Hangi karakterin redaksiyon için kullanılacağını seçin. Yalnızca CharacterMask düzenleme ilkesiyle kullanılabilir.

İşleminiz tamamlandıktan sonra, varlık türü orta bölmedeki her varlığın altında görüntülenir ve Ayrıntılar bölümünde her varlık için aşağıdaki alanlar bulunur:

Alan Açıklama
Varlık Algılanan varlık.
Kategori Algılanan varlığın türü.
Ofset Varlığın satırın başından itibaren algılandığı karakter sayısı.
Uzunluk Varlığın karakter uzunluğu.
Güven Modelin varlığın türünü belirlemenin doğruluğundan ne kadar emin olduğu.

Azure AI Foundry portalındaki konuşmadan PII ayıklama örneğinin ekran görüntüsü.

Metinden PII ayıklama

Metinden PII ayıklama, metindeki kişisel tanımlayıcı bilgileri tanımlamak ve maskelemek için tasarlanmıştır.

Yapılandırma'da aşağıdaki seçenekler vardır:

Seçenek Açıklama
API sürümünü seçin API'nin hangi sürümünün kullanılacağını seçin.
Model sürümünü seçin Modelin hangi sürümünün kullanılacağını seçin.
Metin dilini seçme Dil girişinin hangi dilde olduğunu seçin.
Eklenecek türleri seçin Gizlemek istediğiniz bilgi türlerini seçin.
Redaksiyon ilkesinin belirtilmesi Redaksiyon yöntemini seçin.
Sansür karakterini belirtme Hangi karakterin redaksiyon için kullanılacağını seçin. Yalnızca CharacterMask düzenleme ilkesiyle kullanılabilir.

İşleminiz tamamlandıktan sonra, varlık türü orta bölmedeki her varlığın altında görüntülenir ve Ayrıntılar bölümünde her varlık için aşağıdaki alanlar bulunur:

Alan Açıklama
Varlık Algılanan varlık.
Kategori Algılanan varlığın türü.
Ofset Varlığın satırın başından itibaren algılandığı karakter sayısı.
Uzunluk Varlığın karakter uzunluğu.
Güven Modelin varlığın türünü belirlemenin doğruluğundan ne kadar emin olduğu.
Etiketler Modelin tanımlanan her varlık türü için doğruluğundan ne kadar emin olduğu.

Azure AI Foundry portalındaki metinden PII ayıklama örneğinin ekran görüntüsü.

Kaynakları temizleme

Azure AI hizmetleri aboneliğini temizlemek ve kaldırmak istiyorsanız, kaynağı veya kaynak grubunu silebilirsiniz. Kaynak grubunun silinmesi, kaynak grubuyla ilişkili diğer tüm kaynakları da siler.

Sonraki adımlar