### 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 - Do not cite if the tag does not contain an id attribute.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. "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.»"
}208,
-144
],
"id": "71e5c74e-0778-44d9-af90-98391f861d85",
"name": "AI Agent"
},
{
"parameters": {
"jsCode": "const results = $input.all().map(item => item.json);\nconst originalText = $(\"Webhook (Вход)\").first().json.body.text;\n\n// Мапим все возможные сущности на понятные теги\nconst operators = {};\nconst entities = [\n \"PHONE_NUMBER\", \"EMAIL_ADDRESS\", \"IBAN_CODE\", \"CREDIT_CARD\", \n \"CRYPTO\", \"PASSPORT\", \"LOCATION\", \"PERSON\", \"ORGANIZATION\", \n \"DATE_TIME\", \"NRP\", \"MEDICAL_LICENSE\"\n];\n\nentities.forEach(entity => {\n operators[entity] = {\n \"type\": \"replace\",\n \"new_value\": `[${entity.replace('_ADDRESS', '').replace('_CODE', '')}]`\n };\n});\n\nreturn {\n text: originalText,\n analyzer_results: results,\n anonymizers_config: {\n \"primary_anonymizer\": {\n \"default_operator\": {\n \"type\": \"replace\",\n \"new_value\": \"[ДАННЫЕ]\"\n },\n \"operators\": operators\n }\n }\n};"
},},
"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
}, RaumAI Text Anonymizer Сегодня в 14:39 Добрый день! Я, , подтверждаю запрос. Мои контактные данные: тел. , почта . Прошу доставить заказ по адресу: [АДРЕС]. Технические для настройки: мой статический IP 192.168.1.105. Оплату произвел с карты . Если потребуется возврат, используйте IBAN: DE89 3704 0044 0532 0130 00. Я представляю интересы компании . Моя дата рождения 15.05.1988. Пароль для доступа к документам: .
Отличный тест! Он очень наглядно показывает, как взаимодействуют два слоя вашей защиты (Presidio и Vertex AI), и где именно происходит сбой.
Давайте разберем результаты как инженеры.
### Что сработало отлично (OK):
1. **Адрес:** ИИ-агент (Vertex AI) идеально отработал свою инструкцию и свернул весь сложный адрес в тег `[АДРЕС]` [1].
2. **ФИО и Компания:** Заменены на `` и ``.
### Разбор багов и почему они произошли:
**1. Пустоты вместо тегов (Телефон, Почта, Карта)**
* **Симптом:** В тексте остались куски вроде `тел. , почта .` и `с карты .`.
* **Причина (Рассинхрон форматов):** В вашем JS-узле `Prepare Anonymizer Body` код генерирует теги в **квадратных** скобках: `new_value: [${entity…}]` [1]. Однако в системном промпте ИИ-агента вы пишете: *(они заменены на теги в скобках, например ``)* [1].
* **Следствие:** ИИ-агент видит квадратные скобки (например, `[PHONE]`), не распознает их как защитные теги из своей инструкции и просто «вычищает» их из текста, оставляя пустоту.
**2. Пропуск IP-адреса, IBAN и Даты**
* **Симптом:** `192.168.1.105`, `DE89…` и `15.05.1988` остались в открытом виде.
* **Причина (Presidio):** Робот (Presidio Analyzer) их не распознал. Либо порог уверенности (score) слишком высок, либо нужные распознаватели не активированы.
* **Причина (AI Agent):** ИИ-агент их тоже проигнорировал, потому что в его промпте сказано удалять только *«физические адреса… нестандартные финансовые реквизиты, названия компаний и полные ФИО»* [1]. Он не счел IP-адрес, дату или стандартный IBAN нарушением этих правил.
**3. Галлюцинация с паролем**
* **Симптом:** Пароль `Secret_Pass_2026` превратился в ``.
* **Причина:** Это классическая ошибка NER-модели (скорее всего, spaCy внутри Presidio). Модель увидела слова с заглавной буквы с нижними подчеркиваниями и ошибочно классифицировала их как название организации.
### Как это починить (План действий):
**Шаг 1: Синхронизация скобок в промпте**
Отредактируйте узел **Google Vertex Chat Model**. Приведите промпт в соответствие с тем, что выдает JS-код [1].
Измените эту строку:
> *(они заменены на теги в скобках, например `[PHONE]` или `[EMAIL]`)*
И обновите правило сохранения:
> *«НИКОГДА не удаляй строки с тегами в квадратных скобках вроде `[IBAN]`, `[PASSPORT]`, `[PHONE]`, `[EMAIL]`. Сохраняй их в тексте…»* [1].
**Шаг 2: Расширение полномочий ИИ-агента**
Поскольку Presidio может пропускать данные (как мы видели с IP и датами), поручите ИИ подчищать эти «хвосты». Добавьте в промпт [1]:
> *«Полностью удали и замени на [ДАННЫЕ] любые оставшиеся IP-адреса, даты рождения, пароли и стандартные реквизиты (например, IBAN), если робот их пропустил.»*
**Шаг 3: Проверка Presidio**
Убедитесь, что вы применили обновленный `docker-compose.yaml` с регулярным выражением для `IP_ADDRESS` и добавили `IP_ADDRESS