> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://bluurdoc.bluur.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://bluurdoc.bluur.ai/funkcje/praca-z-dokumentem/etapy/klasyfikacja-ai.md).

# Klasyfikacja AI

Sekcja opisuje automatyczne wykrywanie danych w dokumentach. Znajdziesz tu informacje o kategoriach danych i edycji oznaczonych pól.

### Klasyfikacja dokumentu

Po dodaniu dokumentu system automatycznie rozpoczyna jego klasyfikację.

Klasyfikator wykorzystuje algorytmy wyszukiwania i rozpoznawania danych opracowane przez BTC oraz mechanizmy oparte na sztucznej inteligencji. Analizuje treść i strukturę dokumentu, a następnie oznacza rozpoznane elementy bezpośrednio na jego stronach.

Po zakończeniu klasyfikacji użytkownik powinien sprawdzić wykryte pola. Może usunąć błędne oznaczenia oraz zmienić ich położenie i rozmiar przed przejściem do anonimizacji.

Klasyfikacja wspiera odnajdywanie danych, ale nie zastępuje ich końcowej weryfikacji przez użytkownika. Informacje o sposobie działania modelu i przetwarzaniu dokumentów znajdują się w sekcji [**Bezpieczeństwo modelu AI**.](/rozpoczecie-pracy/szybki-start/kluczowe-funkcje/bezpieczenstwo-modelu-ai.md)

{% hint style="info" %}
**Wskazówka:** Czas klasyfikacji zależy od wielkości dokumentu oraz liczby obszarów zawierających dane wymagające rozpoznania. Postęp analizy jest widoczny na pasku ładowania. W przypadku dokumentów zawierających do około 1000 takich pól klasyfikacja trwa zazwyczaj nie dłużej niż 30 sekund.
{% endhint %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://bluurdoc.bluur.ai/funkcje/praca-z-dokumentem/etapy/klasyfikacja-ai.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.