> 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/ustawienia/anonimizacja/schematy.md). # Schematy Schematy anonimizacji pozwalają zdefiniować, które kategorie danych mają być domyślnie wybrane podczas pracy na etapie **Anonimizacja**. Dzięki temu przy powtarzalnych procesach użytkownik nie musi za każdym razem ręcznie ustawiać tych samych kategorii. Schemat nie wpływa na działanie **Klasyfikacji AI** ani na zakres wykrywanych danych. Dokument jest zawsze klasyfikowany standardowo, a po przejściu do etapu **Anonimizacja** system automatycznie ustawia suwaki zgodnie ze schematem globalnym lub schematem przypisanym do projektu. Jeżeli projekt posiada własny schemat, ma on pierwszeństwo przed ustawieniem globalnym. #### Przykład 1 – jeden schemat dla całej organizacji Firma wykorzystuje Bluur głównie do anonimizacji CV i w każdym dokumencie chce domyślnie ukrywać ten sam zestaw danych, na przykład imię, nazwisko, adres e-mail, numer telefonu oraz dane adresowe. Administrator tworzy schemat **CV** i ustawia go jako schemat globalny. Nie ma potrzeby przypisywania go osobno do każdego projektu. Dokumenty są klasyfikowane standardowo. Po przejściu do etapu **Anonimizacja** system automatycznie ustawia suwaki kategorii zgodnie ze schematem **CV**. #### Przykład 2 – różne schematy dla różnych projektów Organizacja wykorzystuje Bluur do pracy z różnymi rodzajami dokumentów, na przykład CV oraz umowami. Administrator tworzy osobne schematy **CV** oraz **Umowy**. Schemat **CV** może zostać ustawiony jako globalny, natomiast do projektu przeznaczonego do obsługi umów zostaje przypisany schemat **Umowy**. Dokumenty w projekcie umów będą korzystać ze schematu **Umowy**, ponieważ schemat przypisany do projektu ma pierwszeństwo przed schematem globalnym. Pozostałe projekty bez własnego schematu będą nadal korzystać ze schematu **CV**. --- # 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/ustawienia/anonimizacja/schematy.md?ask=&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.