Comportamento sob incerteza

Ao construir infraestruturas de privacidade, a ambiguidade silenciosa é perigosa. Pseudonymize.io falha no fechamento e mantém contratos rígidos de carga útil.

E se nada for detectado?

A API retorna sua carga totalmente inalterada com um status 200 OK e um array entities vazio.

E se apenas alguns valores forem detectados?

A API transforma as entidades detectadas com pseudônimos e retorna o restante do texto/JSON exatamente como estava.

E se a entrada for JSON malformada?

A API descarta imediatamente a carga útil e retorna uma 400 Bad Request.

E se o processamento exceder seus limites de crédito?

A API descarta imediatamente a carga útil e retorna 402 Payment Required.

E se o detector de ML for incerto?

Os modelos de reconhecimento de entidade nomeada (NER) usam limites de probabilidade.

• Por padrão, usamos um limite de confiança estrito (normalmente 0,85+) para evitar a destruição de texto não confidencial (falsos positivos).
• Priorizamos a manutenção da integridade de seus prompts/dados.
• Importante: Isso significa que uma palavra altamente ambígua (por exemplo, "Maio foi para Paris." onde "Maio" pode ser um mês ou uma pessoa) pode resultar em um falso negativo (o nome não foi redigido). Você deve levar isso em conta em ambientes altamente regulamentados.