### 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 - Do not cite if the tag does not contain an id attribute.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. 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};"
},"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.»"
}}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"typeVersion": 3.1,
"position": [
208,
-144
],
"id": "71e5c74e-0778-44d9-af90-98391f861d85",
"name": "AI Agent"
},
{
"parameters": { а вы можете дать полный yaml для замены
Для того чтобы анонимайзер работал корректно и не пропускал данные, которые мы видели в тестах (IP-адреса, почту и телефоны), необходимо обновить как конфигурацию Docker (backend), так и код в n8n (frontend).
Ниже представлен полный исправленный **docker-compose.yaml** и обновленный **JS-код** для узла n8n.
### 1. Исправленный docker-compose.yaml
Я добавил распознаватель для IP-адресов и оптимизировал структуру конфигурации.
### 2. Обновленный JS-код для n8n (Prepare Anonymizer Body)
В контексте вашего потока важно, чтобы массив `entities` совпадал с тем, что ищет анализатор [1]. Я добавил `IP_ADDRESS` и `DATE_TIME`.
### Что изменилось и почему это важно:
* **IP_ADDRESS:** Теперь он включен и в логику распознавания (Docker), и в логику замены (n8n) [1].
* **Синхронизация тегов:** ИИ-агент (Vertex AI) проинструктирован никогда не удалять теги в квадратных скобках [1]. Теперь, когда Presidio будет корректно помечать IP как `[IP]`, ИИ оставит его в тексте как защищенный объект.
* **Финальный рубеж:** ИИ-агент продолжит выполнять роль «чистильщика» для сложных адресов и ФИО, которые могут не попасть под жесткие фильтры [1].