👤 Azure AI Foundry 的 PII 偵測範例

本範例說明如何使用微軟 Azure AI Foundry 的 PII 偵測功能。請依下列步驟完成環境設定與 Jupyter Notebook執行。

步驟一：準備環境

• Python 環境

  • Python 版本至少 3.8
  • 此專案的 pyproject.toml 是指定 requires-python == 3.11.12，僅供參考
  • 檢查 Python 版本，以 Windows 環境為例，透過 PowerShell 執行

    python --version

• Azure AI Foundry 資源

  • 前往 Azure AI Foundry Portal：https://ai.azure.com/

  • 新增或找到既有的 AI 專案，並進入專案頁面

  • 前往「Endpoints and keys」或「端點與金鑰」查看，如下圖所示

  • 取得 Azure AI Services 的 Endpoint 與 Key，將於步驟五中使用

    • AI_SERVICES_ENDPOINT
    • AI_SERVICES_KEY

步驟二：下載 Repo

• 使用 Git：

  git clone https://github.com/ownway22/azure-pii-sample-code.git
  cd <你的-repo資料夾>/azure-pii-sample-code

• 或直接將本資料夾下載到本機。

步驟三：啟動虛擬環境

• 在 <你的-repo資料夾>/azure-pii-sample-code 目錄下執行：

  python -m venv .venv                # 建立虛擬環境
  .venv\Scripts\Activate              # 啟動虛擬環境

步驟四：安裝相依套件

• 本專案提供 requirements.txt 和 pyproject.toml 做安裝
• 以 requirements.txt 為例

  python -m pip install --upgrade pip # 升級 pip
  pip install -r requirements.txt     # 安裝相依套件

步驟五：準備環境變數

• 將 .env_example 另存為 .env
• 貼上步驟一的 Endpoint 與 Key

步驟六：執行 azure-pii-code-sample.ipynb

• 建議以 VS Code 開啟 azure-pii-code-sample.ipynb，並選擇 .venv 作為 Notebook Kernel，逐格執行。

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注意事項

• 本範例使用的環境變數名稱為 AI_SERVICES_ENDPOINT 與 AI_SERVICES_KEY（可參考 .env_example）。
• 若執行過程遇到套件安裝問題，請確認你啟動的是此資料夾下的 .venv，並重試安裝指令。

Reference

1. Quickstart: Detect Personally Identifiable Information (PII) | Microsoft Learn

2. Quickstart: using the Language Detection client library and REST API | Microsoft Learn

3. sample_recognize_pii_entities.py | Github