Краткое руководство. Обнаружение личных сведений (PII)

документация Reference | More samples | Package (NuGet) | Library source code

В этом кратком руководстве по созданию приложения обнаружения персональных данных (PII) с клиентской библиотекой для .NET. В следующем примере создается приложение C#, которое может определять распознанные конфиденциальные данные в тексте.

Необходимые условия

• подписка Azure — Create один бесплатно
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
• Visual Studio IDE

Настройка

Создание ресурса Azure

Чтобы использовать приведенный ниже пример кода, необходимо развернуть ресурс Azure. Этот ресурс будет содержать ключ и конечную точку, используемую для проверки подлинности вызовов API, которые вы отправляете на язык Azure.

1. Используйте следующую ссылку, чтобы создать языковой ресурс с помощью портала Azure. Вам нужно войти с помощью подписки Azure.

2. На появившемся экране выбора дополнительных функций нажмите кнопку "Продолжить", чтобы создать ресурс.

   

3. На экране "Создание языка " укажите следующие сведения:

   Детали	Описание
   Подписки	Учетная запись подписки, с которым будет связан ваш ресурс. Выберите подписку Azure в раскрывающемся меню.
   Группа ресурсов	Группа ресурсов — это контейнер, в который хранятся создаваемые ресурсы. Нажмите кнопку "Создать" , чтобы создать новую группу ресурсов.
   Регионе	Расположение ресурса языка. Различные регионы могут привести к задержке в зависимости от физического расположения, но не влияют на доступность ресурса во время выполнения. В этом кратком руководстве выберите доступный регион рядом с вами или выберите восточную часть США.
   Имя	Имя ресурса языка. Это имя также будет использоваться для создания URL-адреса конечной точки, который приложения будут использовать для отправки запросов API.
   Ценовая категория	Ценовая категория для ресурса языка. Вы можете использовать уровень "Бесплатный F0 ", чтобы попробовать службу и обновить ее позже до платного уровня для рабочей среды.

   

4. Убедитесь, что установлен флажок "Уведомление об ответственном ИИ ".

5. Выберите "Рецензирование и создание " в нижней части страницы.

6. На появившемся экране убедитесь, что проверка прошла, и правильно ввели данные. Затем нажмите кнопку "Создать".

Получение ключа и конечной точки

Затем вам потребуется ключ и конечная точка из ресурса для подключения приложения к API. Вы вставьте ключ и конечную точку в код позже в кратком руководстве.

1. После успешного развертывания ресурсов языка Azure нажмите кнопку Go to Resource в разделе Next Steps.

   

2. На экране ресурса выберите ключи и конечную точку на левой панели. Вы будете использовать один из ключей и конечной точки в следующих шагах.

   

Создание переменных среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Создание нового приложения .NET Core

С помощью Visual Studio IDE создайте новое консольное приложение .NET Core. На этом шаге создается проект Hello World с одним исходным файлом C#: program.cs.

Установите клиентную библиотеку, щелкнув решение правой кнопкой мыши в Обозреватель решений и выбрав Manage NuGet Packages. В открывщемся диспетчере пакетов выберите Browse и найдите Azure.AI.TextAnalytics. Выберите версию 5.2.0и установите ее. Вы также можете использовать консоль диспетчер пакетов.

Пример кода

Скопируйте следующий код в файл program.cs и запустите код.

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");

        // 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)
        {
            if (string.IsNullOrWhiteSpace(languageKey) || string.IsNullOrWhiteSpace(languageEndpoint))
            {
                Console.WriteLine("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables.");
                return;
            }

            var endpoint = new Uri(languageEndpoint);
            var credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            RecognizePIIExample(client);

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

    }
}

Выход

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

документация Reference | More samples | Package (Maven) | Исходный кодLibrary

Используйте это краткое руководство для создания приложения обнаружения личных сведений (PII) с клиентской библиотекой для Java. В следующем примере создается приложение Java, которое может определить recognized конфиденциальную информацию в тексте.

Необходимые условия

• подписка Azure — Create один бесплатно
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
• Java комплект средств разработки (JDK) с версией 8 или более поздней

Настройка

Создание ресурса Azure

Чтобы использовать приведенный ниже пример кода, необходимо развернуть ресурс Azure. Этот ресурс будет содержать ключ и конечную точку, используемую для проверки подлинности вызовов API, которые вы отправляете на язык Azure.

1. Используйте следующую ссылку, чтобы создать языковой ресурс с помощью портала Azure. Вам нужно войти с помощью подписки Azure.

2. На появившемся экране выбора дополнительных функций нажмите кнопку "Продолжить", чтобы создать ресурс.

   

3. На экране "Создание языка " укажите следующие сведения:

   Детали	Описание
   Подписки	Учетная запись подписки, с которым будет связан ваш ресурс. Выберите подписку Azure в раскрывающемся меню.
   Группа ресурсов	Группа ресурсов — это контейнер, в который хранятся создаваемые ресурсы. Нажмите кнопку "Создать" , чтобы создать новую группу ресурсов.
   Регионе	Расположение ресурса языка. Различные регионы могут привести к задержке в зависимости от физического расположения, но не влияют на доступность ресурса во время выполнения. В этом кратком руководстве выберите доступный регион рядом с вами или выберите восточную часть США.
   Имя	Имя ресурса языка. Это имя также будет использоваться для создания URL-адреса конечной точки, который приложения будут использовать для отправки запросов API.
   Ценовая категория	Ценовая категория для ресурса языка. Вы можете использовать уровень "Бесплатный F0 ", чтобы попробовать службу и обновить ее позже до платного уровня для рабочей среды.

   

4. Убедитесь, что установлен флажок "Уведомление об ответственном ИИ ".

5. Выберите "Рецензирование и создание " в нижней части страницы.

6. На появившемся экране убедитесь, что проверка прошла, и правильно ввели данные. Затем нажмите кнопку "Создать".

Получение ключа и конечной точки

Затем вам потребуется ключ и конечная точка из ресурса для подключения приложения к API. Вы вставьте ключ и конечную точку в код позже в кратком руководстве.

1. После успешного развертывания ресурсов языка Azure нажмите кнопку Go to Resource в разделе Next Steps.

   

2. На экране ресурса выберите ключи и конечную точку на левой панели. Вы будете использовать один из ключей и конечной точки в следующих шагах.

   

Создание переменных среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Добавление клиентской библиотеки

Создайте проект Maven в предпочтительной среде разработки или интегрированной среды разработки. Затем добавьте следующую зависимость в файлpom.xml проекта. Синтаксис реализации для других средств сборки можно найти в Интернете.

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

Пример кода

Создайте файл Java с именем Example.java. Откройте файл и скопируйте следующий код. Затем запустите код.

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) {
        if (languageKey == null || languageKey.isBlank() || languageEndpoint == null || languageEndpoint.isBlank()) {
            throw new IllegalArgumentException("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables");
        }
        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()));
    }
}

Выход

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

документация Reference | More samples | Package (npm) | Library source code

Используйте это краткое руководство для создания приложения обнаружения личных сведений (PII) с клиентской библиотекой для Node.js. В следующем примере создается приложение JavaScript, которое может определять распознанные конфиденциальные данные в тексте.

Необходимые условия

• подписка Azure — Create один бесплатно
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
• Node.js версии 14 LTS или более поздней версии

Настройка

Создание ресурса Azure

Чтобы использовать приведенный ниже пример кода, необходимо развернуть ресурс Azure. Этот ресурс будет содержать ключ и конечную точку, используемую для проверки подлинности вызовов API, которые вы отправляете на язык Azure.

1. Используйте следующую ссылку, чтобы создать языковой ресурс с помощью портала Azure. Вам нужно войти с помощью подписки Azure.

2. На появившемся экране выбора дополнительных функций нажмите кнопку "Продолжить", чтобы создать ресурс.

   

3. На экране "Создание языка " укажите следующие сведения:

   Детали	Описание
   Подписки	Учетная запись подписки, с которым будет связан ваш ресурс. Выберите подписку Azure в раскрывающемся меню.
   Группа ресурсов	Группа ресурсов — это контейнер, в который хранятся создаваемые ресурсы. Нажмите кнопку "Создать" , чтобы создать новую группу ресурсов.
   Регионе	Расположение ресурса языка. Различные регионы могут привести к задержке в зависимости от физического расположения, но не влияют на доступность ресурса во время выполнения. В этом кратком руководстве выберите доступный регион рядом с вами или выберите восточную часть США.
   Имя	Имя ресурса языка. Это имя также будет использоваться для создания URL-адреса конечной точки, который приложения будут использовать для отправки запросов API.
   Ценовая категория	Ценовая категория для ресурса языка. Вы можете использовать уровень "Бесплатный F0 ", чтобы попробовать службу и обновить ее позже до платного уровня для рабочей среды.

   

4. Убедитесь, что установлен флажок "Уведомление об ответственном ИИ ".

5. Выберите "Рецензирование и создание " в нижней части страницы.

6. На появившемся экране убедитесь, что проверка прошла, и правильно ввели данные. Затем нажмите кнопку "Создать".

Получение ключа и конечной точки

Затем вам потребуется ключ и конечная точка из ресурса для подключения приложения к API. Вы вставьте ключ и конечную точку в код позже в кратком руководстве.

1. После успешного развертывания ресурсов языка Azure нажмите кнопку Go to Resource в разделе Next Steps.

   

2. На экране ресурса выберите ключи и конечную точку на левой панели. Вы будете использовать один из ключей и конечной точки в следующих шагах.

   

Создание переменных среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Создание нового приложения Node.js

В окне консоли (например, cmd, PowerShell или Bash) создайте новый каталог для приложения и перейдите к нему.

mkdir myapp

cd myapp

npm init Выполните команду, чтобы создать приложение узла с файломpackage.json.

npm init

Установка клиентской библиотеки

Установите пакет npm:

npm install @azure/ai-text-analytics

Пример кода

Откройте файл и скопируйте следующий пример и запустите код.

"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;

if (!key || !endpoint) {
  throw new Error("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables.");
}

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 results = await client.recognizePiiEntities(documents, "en");

    for (const result of results) {
      if (result.error) {
        console.error("Encountered an error:", result.error);
        continue;
      }

      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);
});

Выход

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

документация Reference | More samples | Package (PyPi) | Library source code

Используйте это краткое руководство для создания приложения обнаружения личных сведений (PII) с клиентской библиотекой для Python. В следующем примере вы создадите приложение Python, которое может определять конфиденциальные данные recognized конфиденциальной информации в тексте.

Необходимые условия

• подписка Azure — Create один бесплатно
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.
• Python 3.8 или более поздней версии

Настройка

Создание ресурса Azure

Чтобы использовать приведенный ниже пример кода, необходимо развернуть ресурс Azure. Этот ресурс будет содержать ключ и конечную точку, используемую для проверки подлинности вызовов API, которые вы отправляете на язык Azure.

1. Используйте следующую ссылку, чтобы создать языковой ресурс с помощью портала Azure. Вам нужно войти с помощью подписки Azure.

2. На появившемся экране выбора дополнительных функций нажмите кнопку "Продолжить", чтобы создать ресурс.

   

3. На экране "Создание языка " укажите следующие сведения:

   Детали	Описание
   Подписки	Учетная запись подписки, с которым будет связан ваш ресурс. Выберите подписку Azure в раскрывающемся меню.
   Группа ресурсов	Группа ресурсов — это контейнер, в который хранятся создаваемые ресурсы. Нажмите кнопку "Создать" , чтобы создать новую группу ресурсов.
   Регионе	Расположение ресурса языка. Различные регионы могут привести к задержке в зависимости от физического расположения, но не влияют на доступность ресурса во время выполнения. В этом кратком руководстве выберите доступный регион рядом с вами или выберите восточную часть США.
   Имя	Имя ресурса языка. Это имя также будет использоваться для создания URL-адреса конечной точки, который приложения будут использовать для отправки запросов API.
   Ценовая категория	Ценовая категория для ресурса языка. Вы можете использовать уровень "Бесплатный F0 ", чтобы попробовать службу и обновить ее позже до платного уровня для рабочей среды.

   

4. Убедитесь, что установлен флажок "Уведомление об ответственном ИИ ".

5. Выберите "Рецензирование и создание " в нижней части страницы.

6. На появившемся экране убедитесь, что проверка прошла, и правильно ввели данные. Затем нажмите кнопку "Создать".

Получение ключа и конечной точки

Затем вам потребуется ключ и конечная точка из ресурса для подключения приложения к API. Вы вставьте ключ и конечную точку в код позже в кратком руководстве.

1. После успешного развертывания ресурсов языка Azure нажмите кнопку Go to Resource в разделе Next Steps.

   

2. На экране ресурса выберите ключи и конечную точку на левой панели. Вы будете использовать один из ключей и конечной точки в следующих шагах.

   

Создание переменных среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Установка клиентской библиотеки

После установки Python можно установить клиентская библиотека с помощью следующих компонентов:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Пример кода

Создайте файл Python и скопируйте приведенный ниже код. Затем запустите код.

import os

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

# 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")

if not language_key or not language_endpoint:
        raise ValueError("Missing LANGUAGE_KEY or LANGUAGE_ENDPOINT environment variables")

# 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)

Выход

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

Справочная документация

Используйте это краткое руководство для отправки запросов на обнаружение персональных данных (PII) с помощью REST API. В следующем примере используется cURL для идентификации распознанной конфиденциальной информации в тексте.

Необходимые условия

• подписка Azure — Create один бесплатно
• После получения подписки Azure создайте ресурс Foundry.

Настройка

Создание ресурса Azure

Чтобы использовать приведенный ниже пример кода, необходимо развернуть ресурс Azure. Этот ресурс будет содержать ключ и конечную точку, используемую для проверки подлинности вызовов API, которые вы отправляете на язык Azure.

1. Используйте следующую ссылку, чтобы создать языковой ресурс с помощью портала Azure. Вам нужно войти с помощью подписки Azure.

2. На появившемся экране выбора дополнительных функций нажмите кнопку "Продолжить", чтобы создать ресурс.

   

3. На экране "Создание языка " укажите следующие сведения:

   Детали	Описание
   Подписки	Учетная запись подписки, с которым будет связан ваш ресурс. Выберите подписку Azure в раскрывающемся меню.
   Группа ресурсов	Группа ресурсов — это контейнер, в который хранятся создаваемые ресурсы. Нажмите кнопку "Создать" , чтобы создать новую группу ресурсов.
   Регионе	Расположение ресурса языка. Различные регионы могут привести к задержке в зависимости от физического расположения, но не влияют на доступность ресурса во время выполнения. В этом кратком руководстве выберите доступный регион рядом с вами или выберите восточную часть США.
   Имя	Имя ресурса языка. Это имя также будет использоваться для создания URL-адреса конечной точки, который приложения будут использовать для отправки запросов API.
   Ценовая категория	Ценовая категория для ресурса языка. Вы можете использовать уровень "Бесплатный F0 ", чтобы попробовать службу и обновить ее позже до платного уровня для рабочей среды.

   

4. Убедитесь, что установлен флажок "Уведомление об ответственном ИИ ".

5. Выберите "Рецензирование и создание " в нижней части страницы.

6. На появившемся экране убедитесь, что проверка прошла, и правильно ввели данные. Затем нажмите кнопку "Создать".

Получение ключа и конечной точки

Затем вам потребуется ключ и конечная точка из ресурса для подключения приложения к API. Вы вставьте ключ и конечную точку в код позже в кратком руководстве.

1. После успешного развертывания ресурсов языка Azure нажмите кнопку Go to Resource в разделе Next Steps.

   

2. На экране ресурса выберите ключи и конечную точку на левой панели. Вы будете использовать один из ключей и конечной точки в следующих шагах.

   

Создание переменных среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

• Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
• Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

Создание JSON-файла с примером текста запроса

В редакторе кода создайте файл с именем test_pii_payload.json и скопируйте следующий пример JSON. Этот пример запроса будет отправлен в API на следующем шаге.

{
    "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"
            }
        ]
    }
}

Сохраните test_pii_payload.json место на компьютере. Например, рабочий стол.

Отправка запроса API обнаружения персональных данных (PII)

Используйте следующие команды, чтобы отправить запрос API с помощью используемой программы. Скопируйте команду в терминал и запустите ее.

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"

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"

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 "@/home/mydir/test_pii_payload.json"

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 "@/home/mydir/test_pii_payload.json"

Ответ 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"
	}
}

Необходимые условия

• подписка Azure. Если у вас его нет, его можно создать бесплатно.
• Необходимые разрешения. Убедитесь, что пользователь, устанавливающий учетную запись и проект, назначается в качестве роли владельца учетной записи ИИ Azure на уровне подписки. Кроме того, роль участника или участника Cognitive Services в области подписки также соответствует этому требованию. Дополнительные сведения см. в разделе "Управление доступом на основе ролей" (RBAC).
• Ресурс Foundry. Создайте ресурс Foundry или просмотрите раздел "Настройка ресурса Foundry". Кроме того, можно использовать ресурс Language.
• Проект Foundry. Дополнительные сведения см. в разделе "Создание проекта Foundry".