### Task:
Respond to the user query using the provided context, incorporating inline citations in the format [id] only when the tag includes an explicit id attribute (e.g., ). ### Guidelines:
- If you don't know the answer, clearly state that.
- If uncertain, ask the user for clarification.
- Respond in the same language as the user's query.
- If the context is unreadable or of poor quality, inform the user and provide the best possible answer.
- If the answer isn't present in the context but you possess the knowledge, explain this to the user and provide the answer using your own understanding.
- Only include inline citations using [id] (e.g., [1], [2]) when the tag includes an id attribute. - Do not cite if the tag does not contain an id attribute.
- Do not use XML tags in your response.
- Ensure citations are concise and directly related to the information provided. ### Example of Citation:
If the user asks about a specific topic and the information is found in a source with a provided id attribute, the response should include the citation like in the following example: "According to the study, the proposed method increases efficiency by 20% [1]." ### Output:
Provide a clear and direct response to the user's query, including inline citations in the format [id] only when the tag with id attribute is present in the context. },
"type": "n8n-nodes-base.code",
"typeVersion": 2,
"position": [
-160,
-144
],
"id": "c26e0504-cb4c-452e-8dd9-d58c5dde06f6",
"name": "Prepare Anonymizer Body"
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"Webhook (Вход)": {
"main": [
[
{
"node": "Presidio Analyzer (8050)",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Presidio Analyzer (8050)": {
"main": [
[
{
"node": "Prepare Anonymizer Body",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Presidio Anonymizer (8051)": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Google Vertex Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"AI Agent": {
"main": [
[
{
"node": "Respond to Webhook",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Prepare Anonymizer Body": {
"main": [
[
{
"node": "Presidio Anonymizer (8051)",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
},
"active": true,
"settings": {
"executionOrder": "v1",
"binaryMode": "separate",
"availableInMCP": false
},"settings": {
"executionOrder": "v1",
"binaryMode": "separate",
"availableInMCP": false
},
"versionId": "6df4f9a4-dc43-4200-89b9-f68131e74f99",
"meta": {
"templateCredsSetupCompleted": true,
"instanceId": "4cf0106eec46fe37ba54c047fbab245fa9b5847c13c7ab12457d4a2438cd19f1"
},
"id": "nLXRF1HuLBUlEJoE",
"tags": []
}"name": "Google Vertex Chat Model",
"credentials": {
"googleApi": {
"id": "nDHPaKzidnXkFpkr",
"name": "Google Service Account account"
}
}
},
{
"parameters": {
"promptType": "define",
"text": "={{ $json.text }}",
"options": {
"systemMessage": "Ты — финальный рубеж безопасности raumai. Ты получаешь текст, где базовые данные уже скрыты жесткими фильтрами (они заменены на теги в скобках, например ).\n\nТвоя единственная задача: найти смысловые утечки, которые пропустил робот.\n\nПолностью удали и замени на [АДРЕС] любые физические адреса, улицы, номера домов и квартир, индексы — даже если они написаны с опечатками.\n\nУдали нестандартные финансовые реквизиты, названия компаний и полные ФИО, если они остались.\n\nСохрани списки, абзацы и строгий деловой тон исходного документа. Верни ТОЛЬКО очищенный текст без каких-либо комментариев.\n«НИКОГДА не удаляй строки с тегами вроде [IBAN], [PASSPORT] или [ТЕЛЕФОН]. Сохраняй их в тексте как индикаторы того, что данные защищены.»"
} вот код—-version: '3.9'
services: presidio-analyzer: image: mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:latest container_name: presidio-analyzer ports: - "8050:5001" # Внешний порт 8050 (слушает 100 машина) -> Внутренний 5001 restart: always environment: - PORT=5001 - LOG_LEVEL=INFO - NLP_CONF_FILE=/app/nlp_conf.yaml - RECOGNIZER_REGISTRY_CONF_FILE=/app/custom_recognizers.yaml - ANALYZER_CONF_FILE=/app/analyzer_conf.yaml deploy: resources: limits: memory: 4096M entrypoint: - sh - -c - | # 1. Конфигурация NLP (spaCy модели) cat <<'EOF' > /app/nlp_conf.yaml nlp_engine_name: spacy models: - lang_code: en model_name: en_core_web_lg - lang_code: de model_name: de_core_news_lg - lang_code: ru model_name: ru_core_news_lg - lang_code: uk model_name: uk_core_news_lg EOF # 2. Кастомные распознаватели (RU, DE, UK, EN) cat <<'EOF' > /app/custom_recognizers.yaml supported_languages: ["en", "de", "ru", "uk"] recognizers: - name: "RU_PHONE_CUSTOM" supported_language: "ru" supported_entity: "PHONE_NUMBER" patterns: - name: "ru_phone_pattern" regex: '(\+?[78][\s\-\(\)]?\d{3}[\s\-\)]?\d{3}[\s\-]?\d{2}[\s\-]?\d{2})' score: 0.95 - name: "DE_PHONE_CUSTOM" supported_language: "de" supported_entity: "PHONE_NUMBER" patterns: - name: "de_phone_pattern" regex: '(\+49[\s\d\-\/]{7,14})' score: 0.95 - name: "UK_PHONE_CUSTOM" supported_language: "uk" supported_entity: "PHONE_NUMBER" patterns: - name: "uk_phone_pattern" regex: '(\+380[\s\-]?\d{2}[\s\-]?\d{3}[\s\-]?\d{2}[\s\-]?\d{2})' score: 0.95 - name: "EN_PHONE_CUSTOM" supported_language: "en" supported_entity: "PHONE_NUMBER" patterns: - name: "en_phone_pattern" regex: '(\+?1?[\s\-]?\(?\d{3}\)?[\s\-]?\d{3}[\s\-]?\d{4})' score: 0.95 EOF # 3. Синхронизация движка cat <<'EOF' > /app/analyzer_conf.yaml supported_languages: - en - de - ru - uk EOF # 4. Загрузка и старт python -m spacy download en_core_web_lg python -m spacy download de_core_news_lg python -m spacy download ru_core_news_lg python -m spacy download uk_core_news_lg python app.py presidio-anonymizer: image: mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:latest container_name: presidio-anonymizer ports: - "8051:5002" # Внешний порт 8051 (слушает 100 машина) -> Внутренний 5002 restart: always environment: - PORT=5002 - LOG_LEVEL=INFO healthcheck: test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:5002/health"] interval: 30s timeout: 10s retries: 3 start_period: 90s проверьте пожалуйста
Ваш код представляет собой продвинутую систему анонимизации, сочетающую жесткие правила (Presidio) и гибкий интеллект (Vertex AI). Однако в текущей конфигурации есть несколько «узких мест», которые объясняют пропуски в тестах.
Вот детальный разбор вашего потока и Docker-конфигурации:
### 1. Проблема с IP-адресом и Email (n8n JS Node)
В узле **Prepare Anonymizer Body** вы вручную определяете список сущностей для маскировки.
* **Ошибка:** В массиве `entities` **отсутствует `IP_ADDRESS`** [1]. Даже если анализатор найдет IP-адрес, анонимизатор не будет знать, на что его заменить, и оставит как есть.
* **Email:** Хотя `EMAIL_ADDRESS` есть в списке, в Docker-конфигурации для него не прописан кастомный распознаватель. Presidio имеет встроенный распознаватель для почты, но он может конфликтовать с вашим списком `supported_languages: [«en», «de», «ru», «uk»]`.
**Решение:** Добавьте `»IP_ADDRESS»` в массив `entities` в коде JS-узла [1].
### 2. Проблема с телефоном (Docker / Regex)
Ваш кастомный регулярный запрос для немецких номеров `(\+49[\s\d\-\/]{7,14})` выглядит корректно, но есть нюанс:
* **Языковой контекст:** В n8n узел **Presidio Analyzer (8050)** должен явно передавать `language: «de»`, чтобы сработал `DE_PHONE_CUSTOM`. Если в запросе уходит `language: «en»`, этот распознаватель будет проигнорирован.
* **Оценка (Score):** Вы установили `score: 0.95`. Это очень высокая уверенность. Если формат номера хоть немного отклонится от регулярки, Presidio может снизить оценку ниже порога срабатывания.
### 3. Почему пропадал текст (Empty Tags)
В JS-коде вы используете логику:
`new_value: [${entity.replace(‘_ADDRESS’, »).replace(‘_CODE’, »)}]` [1].
* Для `ORGANIZATION` это должно вернуть `[ORGANIZATION]`.
* Если в результате теста вы видели пустое место вместо тега, проверьте узел **Presidio Anonymizer (8051)**. Похоже, он получает конфигурацию, но по какой-то причине не может вставить `new_value`.
### 4. Роль AI Agent (Vertex AI)
Ваш ИИ-агент настроен как «финальный рубеж» [1].
* **Сильная сторона:** Он отлично справится с адресами (улицы, дома), так как это сложнее всего описать регулярными выражениями.
* **Слабая сторона:** В системном сообщении вы просите его **не удалять** теги вроде `[IBAN]` [1]. Но если предыдущие узлы (Presidio) не пометили телефон или IP тегом, ИИ может воспринять их как «безопасные» данные, если они не похожи на ФИО или адрес.
### Рекомендации по исправлению:
1. **Обновите JS-узел:**
«`javascript
const entities = [
«PHONE_NUMBER», «EMAIL_ADDRESS», «IP_ADDRESS», «IBAN_CODE», «CREDIT_CARD»,
«CRYPTO», «PASSPORT», «LOCATION», «PERSON», «ORGANIZATION»,
«DATE_TIME», «NRP», «MEDICAL_LICENSE»
];
«`
2. **Docker (Presidio Analyzer):**
Добавьте в `custom_recognizers.yaml` базовый распознаватель для IP, если встроенный не справляется:
«`yaml
— name: «IP_CUSTOM»
supported_language: «en» # или общий
supported_entity: «IP_ADDRESS»
patterns:
— name: «ip_pattern»
regex: ‘(\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3})’
score: 0.95
«`
3. **Проверка в n8n:** Убедитесь, что в узле `Presidio Analyzer` параметр `Language` не зашит жестко как «en», а определяется динамически или соответствует языку текста.
Ваша архитектура с использованием `spacy` моделей для RU, DE, UK и EN очень мощная, нужно лишь синхронизировать список сущностей между всеми этапами [1].