快速入門：偵測個人識別資訊 (PII)

發行項
11/19/2024

注意

本快速入門僅涵蓋文件中的 PII 偵測。若要深入了解如何在交談中偵測 PII，請參閱如何在交談中偵測及修訂 PII。

參考文件 | 更多樣本 | 套件 (NuGet) | 程式庫原始程式碼

使用本快速入門，透過適用於 .NET 的用戶端程式庫，建立個人識別資訊 (PII) 偵測應用程式。在下列範例中，您會建立 C# 應用程式，以便識別文字中辨識的敏感性資訊。

提示

您可以使用 Azure AI Foundry 來嘗試摘要，而不需要撰寫程式代碼。

必要條件

Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
擁有 Azure 訂用帳戶之後，請建立 AI 服務資源。
Visual Studio IDE

設定

建立環境變數

您的應用程式必須經過驗證後，才能傳送 API 要求。在生產環境中，請運用安全的方式來儲存和存取您的登入資訊。在此範例中，您會在執行應用程式的本機電腦上將認證寫入環境變數。

若要設定語言資源金鑰的環境變數，請開啟主控台視窗，並遵循作業系統和開發環境的指示進行。

若要設定 LANGUAGE_KEY 環境變數，請將 your-key 取代為您資源的其中一個金鑰。
若要設定 LANGUAGE_ENDPOINT 環境變數，請將 your-endpoint 取代為您資源的端點。

重要

如果您使用 API 金鑰，請將其安全地儲存在別處，例如 Azure Key Vault。請勿在程式碼中直接包含 API 金鑰，且切勿公開張貼金鑰。

如需 AI 服務安全性的詳細資訊，請參閱驗證對 Azure AI 服務的要求 (英文)。

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

注意

如果您只需要存取目前執行中主控台的環境變數，您可以使用 set (而不是 setx) 來設定環境變數。

新增環境變數之後，您可能需要重新啟動任何需要讀取環境變數的執行中程式，包括主控台視窗。例如，如果您使用 Visual Studio 做為編輯器，請在執行範例前重新啟動 Visual Studio。

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bashrc，讓變更生效。

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bash_profile，讓變更生效。

Xcode

如果是 iOS 或 macOS 開發，請在 Xcode 中設定環境變數。例如，遵循下列步驟，在 Xcode 13.4.1 中設定環境變數。

選取 [產品] > [配置] > [編輯配置]
在 [執行 (偵錯執行)] 頁面上，選取 [引數]
在 [環境變數] 下，選取加號 (+)，以新增環境變數。
針對 [名稱] 輸入 LANGUAGE_KEY，然後輸入 [值] 的語言資源金鑰。
針對您的資源端點執行這些步驟。為新的環境變數 LANGUAGE_ENDPOINT 命名。

如需更多設定選項，請參閱 Xcode 文件。

建立新的 .NET Core 應用程式

使用 Visual Studio IDE，建立新的 .NET Core 主控台應用程式。這會建立 "Hello World" 專案，內含單一 C# 來源檔案：program.cs。

以滑鼠右鍵按一下 [方案總管] 中的解決方案，然後選取 [管理 NuGet 套件]，以安裝用戶端程式庫。在開啟的封裝管理員中，選取 [瀏覽] 並搜尋 Azure.AI.TextAnalytics。選取版本 5.2.0，然後安裝。您也可以使用套件管理員主控台。

程式碼範例

將下列程式碼複製到 program.cs 檔案中，並執行該程式碼。

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();
        }

    }
}

輸出

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

參考文件 | 更多樣本 | 套件 (Maven) | 程式庫原始程式碼

使用本快速入門，透過適用於 Java 的用戶端程式庫，建立個人識別資訊 (PII) 偵測應用程式。在下列範例中，您會建立 Java 應用程式，以便識別文字中辨識的敏感性資訊。

提示

您可以使用 Azure AI Foundry 來嘗試摘要，而不需要撰寫程式代碼。

必要條件

Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
擁有 Azure 訂用帳戶之後，請建立 AI 服務資源。
Java 開發套件 (JDK) 含第 8 版或更新版本

設定

建立環境變數

若要設定語言資源金鑰的環境變數，請開啟主控台視窗，並遵循作業系統和開發環境的指示進行。

若要設定 LANGUAGE_KEY 環境變數，請將 your-key 取代為您資源的其中一個金鑰。
若要設定 LANGUAGE_ENDPOINT 環境變數，請將 your-endpoint 取代為您資源的端點。

重要

如果您使用 API 金鑰，請將其安全地儲存在別處，例如 Azure Key Vault。請勿在程式碼中直接包含 API 金鑰，且切勿公開張貼金鑰。

如需 AI 服務安全性的詳細資訊，請參閱驗證對 Azure AI 服務的要求 (英文)。

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

注意

如果您只需要存取目前執行中主控台的環境變數，您可以使用 set (而不是 setx) 來設定環境變數。

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bashrc，讓變更生效。

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bash_profile，讓變更生效。

Xcode

如果是 iOS 或 macOS 開發，請在 Xcode 中設定環境變數。例如，遵循下列步驟，在 Xcode 13.4.1 中設定環境變數。

選取 [產品] > [配置] > [編輯配置]
在 [執行 (偵錯執行)] 頁面上，選取 [引數]
在 [環境變數] 下，選取加號 (+)，以新增環境變數。
針對 [名稱] 輸入 LANGUAGE_KEY，然後輸入 [值] 的語言資源金鑰。
針對您的資源端點執行這些步驟。為新的環境變數 LANGUAGE_ENDPOINT 命名。

如需更多設定選項，請參閱 Xcode 文件。

新增用戶端程式庫

在您慣用的 IDE 或開發環境中建立 Maven 專案。然後，在專案的 pom.xml 檔案中新增下列相依性。您可以在線上找到其他建置工具的實作語法。

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

程式碼範例

建立名為 Example.java 的 Java 檔案。開啟檔案，並複製下列程式碼。然後執行程式碼。

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()));
    }
}

輸出

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

參考文件 | 更多樣本 | 套件 (npm) | 程式庫原始程式碼

使用本快速入門，透過適用於 Node.js 的用戶端程式庫，建立個人識別資訊 (PII) 偵測應用程式。在下列範例中，您會建立 JavaScript 應用程式，以便識別文字中辨識的敏感性資訊。

必要條件

Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
擁有 Azure 訂用帳戶之後，請建立 AI 服務資源。
Node.js v14 LTS 或更新版本

設定

建立環境變數

若要設定語言資源金鑰的環境變數，請開啟主控台視窗，並遵循作業系統和開發環境的指示進行。

若要設定 LANGUAGE_KEY 環境變數，請將 your-key 取代為您資源的其中一個金鑰。
若要設定 LANGUAGE_ENDPOINT 環境變數，請將 your-endpoint 取代為您資源的端點。

重要

如果您使用 API 金鑰，請將其安全地儲存在別處，例如 Azure Key Vault。請勿在程式碼中直接包含 API 金鑰，且切勿公開張貼金鑰。

如需 AI 服務安全性的詳細資訊，請參閱驗證對 Azure AI 服務的要求 (英文)。

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

注意

如果您只需要存取目前執行中主控台的環境變數，您可以使用 set (而不是 setx) 來設定環境變數。

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bashrc，讓變更生效。

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bash_profile，讓變更生效。

Xcode

如果是 iOS 或 macOS 開發，請在 Xcode 中設定環境變數。例如，遵循下列步驟，在 Xcode 13.4.1 中設定環境變數。

選取 [產品] > [配置] > [編輯配置]
在 [執行 (偵錯執行)] 頁面上，選取 [引數]
在 [環境變數] 下，選取加號 (+)，以新增環境變數。
針對 [名稱] 輸入 LANGUAGE_KEY，然後輸入 [值] 的語言資源金鑰。
針對您的資源端點執行這些步驟。為新的環境變數 LANGUAGE_ENDPOINT 命名。

如需更多設定選項，請參閱 Xcode 文件。

建立新的 Node.js 應用程式

在主控台視窗 (例如 cmd、PowerShell 或 Bash) 中，為您的應用程式建立新的目錄，並瀏覽至該目錄。

mkdir myapp 

cd myapp

執行命令 npm init，以使用 package.json 檔案建立節點應用程式。

npm init

安裝用戶端程式庫

安裝 npm 套件：

npm install @azure/ai-text-analytics

程式碼範例

開啟檔案，並複製下列程式碼。然後執行程式碼。

"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);
});

輸出

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

參考文件 | 更多樣本 | 套件 (PyPi) | 程式庫原始程式碼

使用本快速入門，透過適用於 Python 的用戶端程式庫，建立個人識別資訊 (PII) 偵測應用程式。在下列範例中，您會建立 Python 應用程式，以便識別文字中辨識的敏感性資訊。

必要條件

Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
擁有 Azure 訂用帳戶之後，請建立 AI 服務資源。
Python 3.8 或更新版本

設定

建立環境變數

若要設定語言資源金鑰的環境變數，請開啟主控台視窗，並遵循作業系統和開發環境的指示進行。

若要設定 LANGUAGE_KEY 環境變數，請將 your-key 取代為您資源的其中一個金鑰。
若要設定 LANGUAGE_ENDPOINT 環境變數，請將 your-endpoint 取代為您資源的端點。

重要

如果您使用 API 金鑰，請將其安全地儲存在別處，例如 Azure Key Vault。請勿在程式碼中直接包含 API 金鑰，且切勿公開張貼金鑰。

如需 AI 服務安全性的詳細資訊，請參閱驗證對 Azure AI 服務的要求 (英文)。

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

注意

如果您只需要存取目前執行中主控台的環境變數，您可以使用 set (而不是 setx) 來設定環境變數。

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bashrc，讓變更生效。

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bash_profile，讓變更生效。

Xcode

如果是 iOS 或 macOS 開發，請在 Xcode 中設定環境變數。例如，遵循下列步驟，在 Xcode 13.4.1 中設定環境變數。

選取 [產品] > [配置] > [編輯配置]
在 [執行 (偵錯執行)] 頁面上，選取 [引數]
在 [環境變數] 下，選取加號 (+)，以新增環境變數。
針對 [名稱] 輸入 LANGUAGE_KEY，然後輸入 [值] 的語言資源金鑰。
針對您的資源端點執行這些步驟。為新的環境變數 LANGUAGE_ENDPOINT 命名。

如需更多設定選項，請參閱 Xcode 文件。

安裝用戶端程式庫

安裝 Python 之後，您可以透過以下項目安裝用戶端程式庫：

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

程式碼範例

建立新的 Python 檔案，並複製下列程式碼。然後執行程式碼。

# 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)

輸出

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

參考文件

使用本快速入門，利用 REST API 傳送個人識別資訊 (PII) 偵測要求。在下列範例中，您將使用 cURL 來識別文字中已辨識的敏感性資訊。

必要條件

Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
擁有 Azure 訂用帳戶之後，請建立 AI 服務資源。

設定

建立環境變數

若要設定語言資源金鑰的環境變數，請開啟主控台視窗，並遵循作業系統和開發環境的指示進行。

若要設定 LANGUAGE_KEY 環境變數，請將 your-key 取代為您資源的其中一個金鑰。
若要設定 LANGUAGE_ENDPOINT 環境變數，請將 your-endpoint 取代為您資源的端點。

重要

如果您使用 API 金鑰，請將其安全地儲存在別處，例如 Azure Key Vault。請勿在程式碼中直接包含 API 金鑰，且切勿公開張貼金鑰。

如需 AI 服務安全性的詳細資訊，請參閱驗證對 Azure AI 服務的要求 (英文)。

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

注意

如果您只需要存取目前執行中主控台的環境變數，您可以使用 set (而不是 setx) 來設定環境變數。

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bashrc，讓變更生效。

Bash

export LANGUAGE_KEY=your-key

export LANGUAGE_ENDPOINT=your-endpoint

新增環境變數之後，請從主控台視窗執行 source ~/.bash_profile，讓變更生效。

Xcode

如果是 iOS 或 macOS 開發，請在 Xcode 中設定環境變數。例如，遵循下列步驟，在 Xcode 13.4.1 中設定環境變數。

選取 [產品] > [配置] > [編輯配置]
在 [執行 (偵錯執行)] 頁面上，選取 [引數]
在 [環境變數] 下，選取加號 (+)，以新增環境變數。
針對 [名稱] 輸入 LANGUAGE_KEY，然後輸入 [值] 的語言資源金鑰。
針對您的資源端點執行這些步驟。為新的環境變數 LANGUAGE_ENDPOINT 命名。

如需了解更多組態選項，請參閱 Xcode 文件。

使用範例要求本文來建立 JSON 檔案

在程式碼編輯器中，建立名為 test_pii_payload.json 的新檔案，並複製下列 JSON 範例。在下一個步驟中，會將此範例要求傳送至 API。

{
    "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"
            }
        ]
    }
}
'

將 test_pii_payload.json 儲存在電腦上的某個位置。例如，您的桌面。

傳送個人識別資訊 (PII) 偵測 API 要求

使用下列命令，透過您正在使用的程式來傳送 API 要求。將命令複製到終端機，然後執行該命令。

parameter	描述
`-X POST <endpoint>`	指定用於存取 API 的端點。
`-H Content-Type: application/json`	用於傳送 JSON 資料的內容類型。
`-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key>`	指定用於存取 API 的金鑰。
`-d <documents>`	JSON，其中包含您想要傳送的文件。

將 C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json 取代為您在上一個步驟中所建立範例 JSON 要求檔案的位置。

命令提示字元

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"

使用下列命令，透過您正在使用的程式來傳送 API 要求。將 /home/mydir/test_sentiment_payload.json 取代為您在上一個步驟中所建立範例 JSON 要求檔案的位置。

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"

使用下列命令，透過您正在使用的程式來傳送 API 要求。將 /home/mydir/test_pii_payload.json 取代為您在上一個步驟中所建立範例 JSON 要求檔案的位置。

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"

JSON 回應

{
	"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"
	}
}

清除資源

如果您想要清除和移除 Azure AI 服務訂用帳戶，則可以刪除資源或資源群組。刪除資源群組也會刪除與其相關聯的任何其他資源。

下一步

概觀

共用方式為

快速入門：偵測個人識別資訊 (PII)

必要條件

設定

建立環境變數

建立新的 .NET Core 應用程式

程式碼範例

輸出

必要條件

設定

建立環境變數

新增 用戶端程式庫

程式碼範例

輸出

必要條件

設定

建立環境變數

建立新的 Node.js 應用程式

安裝用戶端程式庫

程式碼範例

輸出

必要條件

設定

建立環境變數

安裝用戶端程式庫

程式碼範例

輸出

必要條件

設定

建立環境變數

使用範例要求本文來建立 JSON 檔案

傳送個人識別資訊 (PII) 偵測 API 要求

命令提示字元

PowerShell

JSON 回應

清除資源

下一步

意見反應

其他資源

新增用戶端程式庫