개인 식별 정보(PII) 수정¶

리전 가용성¶

리전 가용성 섹션을 참조하십시오.

제한 사항¶

• 수정은 AI 모델을 사용하여 수행되며, 모든 개인 식별 정보를 찾지 못할 수도 있습니다. 항상 출력을 검토하여 조직의 데이터 개인정보 보호정책을 준수하는지 확인하세요. AI_REDACT가 특정 PII를 수정하지 못한 경우 Snowflake에 알려주시기 바랍니다.

• COUNT_TOKENS 및 AI_COUNT_TOKENS 함수는 아직 AI_REDACT를 지원하지 않습니다.

• 현재 AI_REDACT는 올바른 형식의 영어 텍스트에서 가장 잘 작동합니다. 다른 언어나 맞춤법, 구두점 또는 문법 오류가 많은 텍스트에서는 성능이 다를 수 있습니다.

• AI_REDACT는 현재 US PII 및 :ref:`label-ai_redact_pii_categories`에 명시된 일부 UK 및 캐나다 PII만 수정합니다.

• AI_REDACT는 현재 입력 및 출력할 수 있는 토큰 수가 제한되어 있습니다. 입력과 출력을 합치면 최대 4,096개의 토큰이 될 수 있습니다. 출력은 1,024개의 토큰으로 제한됩니다. 입력 텍스트가 더 긴 경우, :doc:`SPLIT_TEXT_RECURSIVE_CHARACTER</sql-reference/functions/split_text_recursive_character-snowflake-cortex>`를 사용하여 더 작은 청크로 분할하고 각 청크를 별도로 수정합니다.

  참고

  토큰은 AI 모델에서 처리하는 가장 작은 데이터 단위입니다. 영어 텍스트의 경우 업계 가이드라인에서는 토큰 1개를 약 4자 또는 0.75단어로 간주합니다.

PII 카테고리 감지¶

AI_REDACT는 다음의 PII 카테고리 수정을 지원합니다. 카테고리 열의 값은 선택적``categories`` 인자에서 지원되는 문자열입니다. 상위 카테고리가 지정되면 하위 카테고리가 자동으로 감지됩니다.

카테고리	참고
NAME	또한 이름 부분 FIRST_NAME, MIDDLE_NAME 및 LAST_NAME 식별
EMAIL
PHONE_NUMBER
DATE_OF_BIRTH
GENDER	값 MALE, FEMALE, NONBINARY 인식
AGE
ADDRESS	또한 다음의 주소 부분을 식별합니다. STREET_ADDRESS(US, UK, CA) POSTAL_CODE(US, UK, CA) CITY(US, UK, CA) ADMINISTRATIVE_AREA_1(US 국가, CA 주) ADMINISTRATIVE_AREA_2(US 카운티, 도시 또는 타운십)
NATIONAL_ID	US 사회 보장 번호 식별
PASSPORT	US, UK, CA 여권 번호 식별
TAX_IDENTIFIER	개인 납세자 번호(ITNs) 식별
PAYMENT_CARD_DATA	또한 결제 카드 부분 PAYMENT_CARD_NUMBER, PAYMENT_CARD_EXPIRATION_DATE, PAYMENT_CARD_CVV 식별
DRIVERS_LICENSE	US, UK, CA 운전 면허증 번호 식별
IP_ADDRESS

비용 고려 사항¶

AI_REDACT는 다른 AISQL 함수와 마찬가지로 처리된 입력 및 출력 토큰 수에 따라 비용이 발생합니다. 자세한 내용은 `Snowflake 가격 가이드<https://www.snowflake.com/pricing/pricing-guide/>`_를 참조하세요.

예¶

SELECT AI_REDACT(
    input => 'My name is John Smith and I live at twenty third street, San Francisco.'
);

My name is [NAME] and I live at [ADDRESS]

SELECT AI_REDACT(
    input => 'My name is John and I live at twenty third street, San Francisco.',
    categories => ['NAME', 'EMAIL']
);

My name is [FIRST_NAME] and I live at twenty third street, San Francisco.

-- Create a table with unredacted text
CREATE OR REPLACE TABLE raw_table AS
  SELECT 'My previous manager, Washington, used to live in Kirkland. His first name was Mike.' AS my_column
  UNION ALL
  SELECT 'My name is William and I live in San Francisco. You can reach me at (415).450.0973';

-- view unredacted data
SELECT * FROM raw_table;

-- Create a redaction table
CREATE OR REPLACE TABLE redaction_table (
  value VARCHAR
);

-- Redact PII from raw_table and insert into redaction_table
INSERT INTO redaction_table
SELECT AI_REDACT(my_column) AS value FROM raw_table;

-- view redacted results
SELECT * FROM redaction_table;

-- Run AI_SENTIMENT on redacted text
SELECT
    value AS redacted_text,
    AI_SENTIMENT(value) AS summary_sentiment
FROM redaction_table;

ALTER SESSION SET AI_SQL_ERROR_HANDLING_USE_FAIL_ON_ERROR=FALSE;

ALTER SESSION SET AI_SQL_ERROR_HANDLING_USE_FAIL_ON_ERROR=FALSE;

-- Create a redaction table with columns for value and error message
CREATE OR REPLACE TABLE redaction_table (
  value VARCHAR,
  error VARCHAR
);

-- Redact PII from raw_table and insert into redaction_table
-- Both the redacted text and any error message are stored
INSERT INTO redaction_table
SELECT
  result:value::STRING AS value,
  result:error::STRING AS error
  FROM (SELECT AI_REDACT(my_column, TRUE) AS result FROM raw_table);

법적 고지¶

입력 및 출력의 데이터 분류는 다음 테이블과 같습니다.

자세한 내용은 Snowflake AI 및 ML 섹션을 참조하십시오.